## KLASIFIKASI PADA TEMPAT TINGGAL MENURUT PROVINSI DAN JENIS KEPEMILIKAN BERDASARKAN ALGORITMA  K-MEANS
Dwi Swasono Rachmad Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya dwi.swasono@dsn.ubharajaya.ac.id
Submitted February 26, 2020; Revised March 13, 2020; Accepted March 14, 2020

## Abstrak
Perumahan berasal dari kata rumah, adalah suatu tempat yang berbentung hunian yang akan ditempat atau  singgah  dalam  waktu  tertentu.  Perumahan  adalah  suatu  hunian  yang  sudah  di  kelompokan menjadi suatu tempat yang memiliki sarana dan prasarana. Permasalahan dalam penelitian ini berfokus kepada jenis kepemilikan tempat tinggal yang berupa SHM ART, SHM Non ART, NON SHM, dan lainnya.  Dengan  ke  empat  jenis  tersebut,  untuk  dapat  diketahui  secara  prosentase  kepemilikan  yang ada  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Dikarenakan  bahwa  masih  banyak  informasi  tentan  jenis kepemilikan  sertifikat  masih  belum  banyak  yang  memlikiki.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  algoritma k-Means sebagai konsep data mining dalam bentuk cluster, yang mana data tersebut sudah memiliki parameter atau nilai yang termasuk kategori unsupervised learning. Bahwa data tersebut menghasilkan yang  terbaik.  Data  tersebut  didapat  dari  sumber  badan  pemerintah  republik  Indonesia  yang  sudah terpublikasi  yaitu  data  Badan  Pusat  Statistik  dengan  kategori  prosesntase  rumah  tangga  dengan bangunan tempat tinggal milik sendiri yang dibeli dari pengembang atau bukan pengembang menurut provinsi  dan  jenis  kepemilikan  pada  tahun  2016  di  seluruh  Indonesia.  Dalam  melakukan  dataset tersebut, peneliti  menggunakan aplikasi RapidMiner sebagai aplikasi clustering process. Penelitian ini menghasilkan  informasi  bahwa  jenis  kepemilikan  lebih  banyak  terdapat  pada  SHM  ART,  namun untuk  nilai  lainnya  masih  lebih  kecil  dibanding  dengan  nilai  pada  jenis  kepemilikan  lainnya  yang menjadi nilai terbesar kedua. Maka dalam hal ini, peran pemerintah dalam memberikan bantuan proses kepemilikan agar menjadi SHM ART.
Kata Kunci : Clustering, Data Mining, Jenis Kemepilihan, k-Means, Rumah.

## Abstract
Housing is derived from the word house which means a place that has a place to live which will stay or stop in a certain time. Housing is a residence that has been grouped into a place that has facilities and infrastructure. The problem in this study focuses on the type of residential ownership in the form of  SHM  ART,  SHM  Non  ART,  NON  SHM  and  others.  These  four  types  can  be  used  to  know  the percentage  of  ownership  in  all  provinces  in  Indonesia.  Due  to  the  fact  that  there  is  still  a  lot  of information about the type of certificate ownership, there is still  not much ownership. Therefore, the use of the k-Means algorithm as a data mining concept in the form of clusters, where the data already has parameters or values that fall into the category of unsupervised learning. That data produced the best. The data was obtained from published sources of the Republic of Indonesia government agency, namely the Central Statistics Agency data with the category of household processing with self-owned residential buildings purchased from developers or non-developers by province and type of ownership in 2016 throughout Indonesia. In conducting the dataset, researchers used the RapidMiner application as a clustering process application. This research shows that there are more types of ownership in the SHM ART, but for other values it is still smaller than the value in other types of ownership which is the second largest value. So, in this case, the role of government in providing assistance in the process of ownership in order to become SHM ART is very important.
Keywords : Clustering, Data Mining, Type of Ownership, k-Means, house

## 1. PENDAHULUAN
Perumahan  berasal  dari  kata  rumah  yang berarti  hunian  atau  tempat  tinggal  yang dimiliki oleh seseorang atau badan hukum. Sedangkan  perumahan  ialah  sekelompok rumah.  Rumah  adalah  suatu  bentuk  dan letak pada suatu  daerah  atau wilayah  yang akan dimiliki oleh seseorang dalam jangka waktu  tertentu,  perumahan  biasanya  telah memenuhi  kriteria  syarat  dari  pemerintah pusat  tentang  penyediaan  perumahan  yang terdiri  dari  sarana  dan  prasarana  umum untuk masyarakat perumahan tersebut[1].
Dengan  dibutuhkannya  rumah  tinggal, maka diperlukannya pemenuhan permintaan  pasar  terhadap  permintaan untuk  ketersediaan  rumah  tinggal.  Dapat dilihat  dari  kebutuhan  tersebut  serta ditandai  dengan  perkembangan  jumlah penduduk yang terus meningkat dari tahun ke  tahun  yang  membuat  kebutuhan  rumah semakin  berkurang  dan  sedikit,  maka dibutuhkannya peran dari pemerintah pusat maupun daerah untuk memberikan penyediaan  rumah  yang  maksimal,  agar masyarakat  pun  dapat  memiliki  rumah tinggal.  Untuk  saat  ini,  rumah  tinggal disajikan  dalam  bentuk  perumahan,  dari segi  peran  pemerintah  saat  ini  rumah tinggal  yang  disediakan  ada  yang  berupa perumahan  subsidi  dengan  suku  bunga rendah  sampai  akhir  dan  harga  terjangkau untuk  kalangan  ekonomi  ke  bawah  yang memiliki  kriteria  rumah  dengan  ukuran dibatasi dengan ukuran tanah 60 meter dan sarana  dan  prasarana  hanya  disediakan lahan  saja,  namun  untuk  sarana  yang disajikan  oleh  pengembang  perumahan subsidi biasanya baru hanya tempat ibadah seperti  masjid.  Ada  juga  segi  peran  dari pihak swasta dalam menyediakan perumahan  untuk  tempat  tinggal,  namun untuk  peran  swasta  yang  murni,  biasanya rumah tersebut  harganya cukup mahal  dan hanya  dapat  dibeli  oleh  orang-orang  yang berpenghasilan tinggi, oleh karena itu, dari segi  perbedaan  dengan  perumahan  subsidi diantaranya  arsitektur  berbeda,  bahan
material  yang  digunakan  berbeda,  luas tanah dan bangunan berbeda, serta lokasinya  yang  lebih  dekat  dengan  pusat kota. Oleh sebab itu, menjadikan perumahan  yang  disediakan  pihak  swasta atau  disebut  juga  perumahan  komersial yang sudah dilengkapi sarana dan prasarana  yang  cukup  memadai  dan lengkap, maka orang-orang yang berpenghasilan  rendah  pun  tidak  dapat menjangkau harga perumahan komersial.
Dalam mekanisme pembelian rumah masyarakat  masih  melakukan  pemilihan dengan  melihat  jenis  kepemilikan  status tanah tersebut, dikarenakan untuk memikirkan  dampak  jangka  panjang  atau proses  lanjutan  terhadap  asset  atau  hunian yang  mereka  beli.  Mengapa  demikian, dikarenakan banyak pihak yang memanfaatkan kondisi untuk menjual asset atau  hunian  tanpa  memikirkan  status kepemilikan,  yang  membuat  peralihan  hak antara  penjual  dan  pembeli  menciptakan ketidakharmonisan  jika  proses  peralihan hak  tersebut  tidak  benar,  dan  bukan  hanya proses  peralihan  saja,  namun  proses pembiayaan yang harus dikeluarkan kembali  jika  proses  jual  beli  yang  telah dilakukan  akan  menimbulkan  efek  besar kepada  pembeli  untuk  dijadikan  status kepemilikan yang permanen atau baik atau hak  milik.  Oleh  sebab  itu,  diperlukannya pengetahuan tentang jenis ini, dan juga dari segi  pemerintah  pusat  serta  daerah  harus memberikan  edukasi  serta  membantu peningkatan  status  menjadi  permanen dengan  bersumber  pada  rasio  jenis  status kepemilikan  pada  tanah.  Pemerintah  dapat menerbitkan program massal untuk membantu  masyarakat  di  Indonesia.  Oleh karena  itu,  pemerintah  menganalisis  ingin mengetahui  jumlah  kebutuhan  teknis  jenis kepemilikan rumah[3].

## Tanah
Tanah  adalah  permukaan  bumi,  yang mengacu  berdasarkan  UUPA  No  5  Tahun 1960    tentang  peraturan  poko-pokok
agrarian  yang  mengatur  tentang  hak-hak atas  tanah  sebagai  lembaga  hukum  di Indonesia.  Dalam  hal  ini  mengatur diantaranya  ialah  menjelaskan  tentang  hak milik, hak guna bangunan, hak guna usaha, hak  pengelolaan.  Dan  hak  –  hak  yang tanah  yang  tidak  diatur  tetapi  akan ditetapkan  dengan  undang-undang  serta hak yang bersifat sementara[2].

## Perumahan
Menurut  undang-undang  nomor  1  tahun 2011  tentang  perumahan  dan  kawasan pemukiman  pasal  1  dijelaskan  bahwa perumahan  ialah  sekumpulan  dari  hunian yang  merupakan  bagian  dari  pemukiman, baik  dari  kota  maupun  desa,  yang  sudah tersedianya  sarana  dan  prasarana  dan fasilitas  umum  sebagai  bentuk  pemenuhan dari  fasilitas  dan  rumah  yang  layak  huni oleh  masyarakat.  Berikut  beberapa  jenis bebrapa rumah di Indonesia adalah[3] :
a. Rumah  adalah  suatu  bangunan  layak huni  yang  memiliki  sarana  untuk keluarga  yang  disertai  dengan  asset pemilik rumah tersebut..
b. Rumah  komersial  adalah  suatu  rumah yang  dibuat  dan  disediakan  untuk tujuan  bisnis  serta  keuntungan  dari pengembang perumahan.
c. Rumah  swadaya  adalah  suatu  rumah yang  dibangun  bersama-sama  oleh masyarakat  setempat  /  umum  yang memiliki  fungsi  sama  seperti  fungsi dari rumah.
d. Rumah  umum  adalah  satu  rumah  yang dibuat dan disediakan demi pemenuhan yang tujuannya untuk masyarakat yang memiliki ekonomi rendah.
e. Rumah  khusus  adalah  suatu  rumah yang  dibuat  dan  difokuskan  untuk orang  yang  memilik  berkebutuhan khusus.

## Jenis Sertifikat
Di Indonesia status kepemilikan pada tanah diatur  menurut  undang-undang  nomor pokok agraria 5 tahun 1960 tentang pokok
dalam  agraria,  dibawah  ini  terdapat  status kepemilikan tanah menurut undang-undang tersebut yaitu pada pasal 16 bagian 1[4]  : a. Hak Milik
Ialah  suatu  hak  yang  dapat  turun temurun,  terkuat  yang  dimilikki  oleh seseorang, hak tersebut dapat berpindah  tangan  atau  dialihkan  atau beralih b. Hak Guna Usaha Ialah hak yang dimiliki untuk mengusahakan  yang  dikuasai  oleh negara yang berbentuk tanah, hak guna usaha  memiliki  jangka  waktu  paling lama 25 tahun untuk status guna usaha perorangan  dan  paling  lama  35  tahun untuk status atas nama perusahaan.
c. Hak Guna Bangunan Ialah  hak  untuk  mendirikan  suatu bangunan  yang  berada  diatas  tanah yang  bukan  milik  sendiri,  hak  guna banguna  paling  lama  jangka  waktunya 30  tahun,  dan  jika  sudah  melewati masa  waktu  tersebut  akan  diberikan waktu  perpanjangan  jangka  waktu selama 20 tahun.
d. Hak Pakai ialah  suatu  hak  yang  digunakan  atau menggunakan  dengan  memungut  dari hasil  tanah  yang  dikuasai    oleh  negara atau perusahaan plat merah di Indonesia,  biasanya  hak  guna  pakai disewakan  oleh  pemilik  hak  pakai kepada  instansi  atau  penyewa,  namun tidak  dapat  diubah  ke  status  hak  milik terkecuali  mendapatkan  persetujuan dari  pemegang  hak  pakai  untuk memberikan kuasa peralihan.
Pada  penetilian  sebelumnya  menjelaskan data  diolah  untuk  memperoleh  nilai  dari produksi  ekspor  dengan  algoritma k- Means pada  klasifikasi  data  mining  pada rumah  tangga  menurut  provinsi  dan  status kepemilikan rumah kontrak atau sewa.
Data  mining  adalah pattern  recognition merupakan  suatu  metode  yang  digunakan untuk  pengolahan  data  guna  menemukan
pola yang tersembunyi dair data yang akan diolah.  Data  yang  diolah  dengan  teknik data  mining  ini  kemudian  menghasilkan suatu  pengetahuan  baru  yang  bersumber dari  data  lama,  hasil  dari  pengolahan  data tersebut dapat digunakan dalam menentukan keputusan di masa depan.
Data mining juga merupakan metode  yang digunakan dalam pengolahan data berskala besar  oleh  karena  itu,    data  mining memiliki  peranan  yang  sangat  penting dalam beberapa bidang  diantaranya adalah bidang  industri,  bidang  keuangan,  bidang cuaca,  ilmu  dan  teknologi.  Dalam  data mining  juga  terdapat  metode-metode  yang dapat  digunakan  seperti  estimasi,  prediksi, klasifikasi, klastering, regresi.
Clustering atau pengkalsteran adalah suatu teknik data mining untuk menganalisis data untuk  memecahkan  permasalahan  dalam pengelompokan  data  atau  lebih  tepatnya mempartisi  dari dataset ke  dalam dataset. Pada  teknik  klaster  ini  targetnya  adalah untuk  kasus  pendistribusian  (objek,  orang, peristiwa,  dan  lainnya)  ke  dalam  suatu kelompok, hingga derajat tingkat keterhubungan  antar  kluster  yang  sama adalah  kuat  dan  lemah  antar  anggota kluster yang berbeda[5][7].
Teknik clustering mempunyai hierarchical clustering dan non hieararchical clustering.  hierarchical  clustering adalah
merupakan  suatu  metode  pengelompokan data dengan cara kerjanya dengan mengelompokan  dua  atau  lebih  yang mempunyai  kesamaan  atau  kemiripan, kemudian  proses  dilajutkan  ke  objek  lain yang  dimiliki  kedekatan  keduanya,  proses ini  terus  berlanjut  dan  berlangsung  hingga cluster membentuk semacam tree . Dimana hirarki  atau  tingkatan  yang  jelas  antar objek  yang  paling  mirip  hingga  paling tidak  mirip.  Namun  secara  logika  semua objek  pada  akhirnya  hanya  membentuk sebuah cluster[5][7].
k-Means adalah  sebuah  algoritma  yang membagi  data  menjadi cluster dengan menemukan cluster centroid ,  sedemikian rupa  sehingga  jarak  antara  titik  data  dan centroid yang sesuai diminimalkan. Jumlah cluster dalam  algoritma  ini  dilambangkan dengan  K  dan  harus  ditentukan  secara manual. Algoritma dimulai dengan memposisikan  acak  di  ruang  data  dan kemudian  meningkatkan  posisinya  dengan mengulangi dua langkah berikut :
1. Tetapkan  setiap  titik  ke  centroid terdekat,  lalu pindahkan ke posisi  rata- rata  titik  yang  telah  ditetapkan  ke centroid
2. Widget membutuhkan  data  yang  dapat berasal dari file widget dan menampikan informasi cluster
2. METODE PENELITIAN
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data rumah tangga melalui  hasil  survey  dari  data  Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, data tersebut  tahun  2016,  namun  penelitian ini  hanya  difokuskan  kepada  tahun 2016 tentang Persentase Rumah
Tangga  dengan  Bangunan  Tempat Tinggal  Milik  Sendiri  yang Dibeli dari Pengembang  atau  Bukan  Pengembang Menurut Provinsi dan jenis kepemilikan, 2016[4].
b. Tahap Pengolahan Data
Data  yang  diperoleh  selanjutnya  di proses  dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner dengan  menetapkan  tahun 2016  sebagai  data  yang  akan  di proses[5].
c. Tahap Analisis
Pada  tahap  ini,  adalah  tahap  penelitan dengan menggunakan 2 metode algoritma.  Metode  penelitian  dalam penelitian  ini  meggunakan  metode k- Means .  Tahapan  metode  ini  dapat dilihat pada gambar dibawah ini[5].

## Gambar 1.  k-Means
Dengan  proses  arsitektur  diatas,  dengan cara  menetapkan  kedekatan  antar  data untuk  data  tersebut  menjadi  sama  atau mirip.  Dengan  demikan,  dengan  tahapan sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan  data  secara random ke cluster yang ada.
3. Hitung rata-rata setiap cluster
4. Alokasikan  kembali  ke  semua  data cluster terdekat.
5. Ulangi  proses  3,  jika  nilai  masih dibawah threshold.
Mekanisme  dalam  memiliki  rumah  pun bervasirasi  tergantung  dari  kemampuan dan ekonomi yang ingin dibeli.
Berdasarkan data dari
https://www.bps.go.id/ tahun 2016[2].
Berikut  jenis  bukti  kepemilikan  tanah, diantaranya :
a. Hak Milik Biasanya  dimiliki  oleh  orang  atau individu
b. Hak Guna Bangunan Adalah  Hak  yang  diberikan  kepada seseorang  yang sudah multak memiliki jangka  waktu  masa  sertifikat,  dan diwajibkan  untuk  ditingkatkan  ke  hak milik,  namun  masa  jangka  waktu  hak guna  bangunan  mengacu  kepada  masa janga  waktu  hak  guna  banguan induknya.
c. Hak Pakai Ialah hak yang diberikan hanya kepada negara atau perusahaan plat merah.
d. Letter C atau Girik Ialah  merupakan  suatu  kepemilikan pada  masa  lampau,  saat  itu  menjadi landasan  kepemilikan  tanah  namun surat ini diterbitkan hanya di kelurahan setempat[6].
Dapat  dilihat  dari  table  pertumbuhan  di provinsi dibawah berikut:
Tabel 1. Pertumbuhan Rumah pada Provinsi Daerah 2016 1 DKI Jakarta 55.46 2 Jawa Barat 41.91 3 Banten 47.78
Dengan  melihat  data  diatas  bahwa  dapat diartikan  kebutuhan  rumah  sangatlah penting, oleh sebab itu, khususnya pemerintah  pusat  khususnya  memberikan kemudahan  atau  gagasan  agar  seluruh. masyarakat  mudah  mendapatkan  rumah dengan  harga  yang  terjangkau  sesuai dengan kebutuhan masyarakat.
Pada  penitilian  sebelumnya  menjelaskan data  diolah  untuk  memperoleh  nilai  dari produksi  ekspor  dengan  algoritma k- Means pada  klasifikasi  data  mining  pada rumah  tangga  menurut  provinsi  dan  status kepemilikan rumah kontrak atau sewa[7].
Data  mining  adalah pattern  recognition merupakan  suatu  metode  yang  digunakan untuk  pengolahan  data  guna  menemukan pola yang tersembunyi dair data yang akan diolah.  Data  yang  diolah  dengan  teknik data  mining  ini  kemudian  menghasilkan suatu  pengetahuan  baru  yang  bersumber dari  data  lama,  hasil  dari  pengolahan  data tersebut dapat digunakan dalam menentukan keputusan di masa depan[7].
Data mining juga merupakan metode  yang digunakan dalam pengolahan data berskala besar  oleh  karena  itu,    data  mining memiliki  peranan  yang  sangat  penting dalam beberapa bidang  diantaranya adalah bidang  industri,  bidang  keuangan,  bidang cuaca,  ilmu  dan  teknologi.  Dalam  data mining  juga  terdapat  metode-metode  yang dapat  digunakan  seperti  estimasi,  prediksi, klasifikasi, klastering, regresi[7].
Clustering atau pengkalsteran adalah suatu teknik data mining untuk menganalisis data untuk  memecahkan  permasalahan  dalam pengelompokan  data  atau  lebih  tepatnya

## data
Annotated data

## Centroids data
mempartisi  dari dataset ke  dalam dataset.
Pada  teknik  klaster  ini  targetnya  adalah untuk  kasus  pendistribusian  (objek,  orang, peristiwa,  dan  lainnya)  ke  dalam  suatu kelompok, hingga derajat tingkat keterhubungan  antar  kluster  yang  sama adalah  kuat  dan  lemah  antar  anggota kluster yang berbeda[7].
Teknik clustering mempunyai hierarchical clustering dan non hieararchical clustering.  Hierarchical  clustering adalah merupakan  suatu  metode  pengelompokan data dengan cara kerjanya dengan mengelompokan  dua  atau  lebih  yang mempunyai  kesamaan  atau  kemiripan, kemudian  proses  dilanjutkan  ke  objek  lain yang  dimiliki  kedekatan  keduanya,  proses ini  terus  berlanjut  dan  berlangsung  hingga cluster membentuk semacam tree . Dimana hirarki  atau  tingkatan  yang  jelas  antar objek  yang  paling  mirip  hingga  paling tidak  mirip.  Namun  secara  logika  semua objek  pada  akhirnya  hanya  membentuk sebuah cluster[7].
Pada  proses  analisis cluster ,  metode  yang digunakan  untuk  membagi  data  menjadi subset  data  berdasarkan  kesamaan  dan kemiripan yang telah ditentukan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  ini,  mengenai  hasil  dan pembahasan  suatu  proses  yang  telah dilaksanakan  dalam  penelitian.  Dengan data  BPS  RI  tentang  Persentase  Rumah Tangga dengan Bangunan Tempat Tinggal Milik Sendiri yang Dibeli dari
Pengembang  atau  Bukan  Pengembang Menurut  Provinsi  dan  Jenis  Kepemilikan, 2016 sebagai berikut :
1. SHM  ART  adalah  bukti  sertifikat kepemilikan  tanah  tempat  tinggal yang  terdiri  dari  atas  nama  sendiri dan  atas  nama  anggota  rumah tangga
2. SHM  Non  ART  adalah  butki sertifikat  kepemilikan  tanah  tempat tinggal  yang  bukan  atas  nama sendiri  dan  juga  bukan  atas  nama anggota rumah tangga 3. Non SHM adalah bukti
kepemilikan  yang  bukan  sertifikat atas kepemilikan tanah untuk dijadikan  tempat  tinggal  seperti
AJB.
4. Lainnya  adalah  bukti  kepemilikan tanah untuk dijadikan tempat tinggal yang bukti jenis kepemilikannya  berupa  Letter  C,
Girik, dan lainnya
Tabel 2. Jenis Kepemilikan Jenis Surat Rumah
Provi nsi SHM ART SHM NO N ART NO N SHM LAINNYA Aceh 69.62 10.16 1.34 7.24 Sumat era Ut ara 48.61 10.28 5.81 27.24 Sumat era Barat 46.28 9.92 1.39 10.74 R i a u 54.32 7.83 5.94 17.56 J a m b i 63.21 12.71 2.40 7.92 Sumat era Selat an 48.85 18.29 3.55 13.46 Bengkulu 61.86 14.16 4.69 8.41 Lampung 54.29 11.52 2.74 20.84 Kep. Bangka Belit ung 30.35 7.70 7.11 38.19 Kep. Riau 35.09 2.62 26.80 14.48 DKI Jakart a 55.46 7.50 4.53 27.03 Jawa Barat 41.91 9.62 2.69 36.48 Jawa T engah 55.79 16.62 0.94 20.56 DI Yogyakart a 53.89 21.98 1.44 11.17 Jawa T imur 41.63 10.15 3.02 36.26 Bant en 47.78 18.10 5.81 15.69 B a l i 51.32 19.77 0.13 7.98
Pada  tabel  diatas,  digambarkan  dalam bentuk persentase jenis kepemilikan tempat tinggal di Indonesia yang mencakup  seluruh  Provinsi,  Dalam  proses cluster ,  dilakukan  empat cluster yang didapat sebagai berikut :
a. Cluster 0 : 11 buah
b. Cluster 1 : 1 buah
c. Cluster 2 : 5 buah
d. Cluster 3 : 3 buah
e. Cluster 4 : 12 buah
f. Setelah tahap tersebut, dapat dilihat dalam proses pada aplikasi RapidMiner dan yang menggunakan  model k-Means. Maka  didapatkan  dengan  data sebagai berikut :
Gambar 2. k-Means Jenis Kepemilikan Rumah
Berdasarkan k-Means diatas  dari  yang mulai  grafik  paling  tinggi  dimulai  dari SHM  ART,  SHM  Non  ART,  EX  SHM, dan lainnya.  Bahwa dapat  diartikan bahwa jenis  kemepilikan  SHM  atas  nama  sendiri
lebih  banyak  dibanding  dengan  jenis lainnya  yang  telah  dilakukan  pada  tahun 2016 dari 32 provinsi di Indonesia.
Gambar 3 Root Set Jenis Kepemilikan Rumah Provinsi 2016
Dengan melihat gambar diatas, bahwa root set sebagai data provinsi seluruh Indonesia dengan  jumlah  32  provinsi,  yang  ditandai
dari tree dari  masing-masing cluster yang telah  terbentuk  dari  proses clustering  k- Means .
Tabel 3. Centroid Tabel Jenis Kepemilikan Rumah 2016
Attribute Cluster 0 1 2 3 4 SHM ART 56.545 35 40.400 72.333 47.833 SHM Non ART 11.091 3 10 9 16.667 EX SHM 3.545 27 4 1 2.500 Lainnya 15.909 14 32.200 4.333 12
Berdasarkan  tabel  diatas  bahwa  nilai  lebih besar adalah jenis kepemilikan rumah pada SHM  ART  yang  paling  sering  dipilih dalam  pemilihan  pembelian  rumah  pada tahun  2016  di  Indonesia  dengan  data  32 provinsi.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pada  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  prosentase  rumah  tangga dengan  bangunan  tempat  tinggal  milik sendiri  yang  dibeli  dari  pengembang  atau bukan  pengembang  menurut  provinsi  dan jenis  kepemilikan  tahun  2016  berdasarkan data  Badan  Pusat  Statistik  dengan  data tahun 2016, dengan algoritman k-Means.
a. Dengan algoritma tersebut dapat dijelaskan  bahwa k-Means dapat memberikan informasi tentang
peningkatan  jenis  kepemilikan  rumah dan  prosentasi  grafik  pada  masing- masing  provinsi  di  seluruh  Indonesia dengan teknik status surat tanah.
b. Faktor cara atau teknis membeli rumah yang  dipilih  ialah  SHM  ART  yang paling  dipilih  dalam  pembelian  rumah yang  menjadi  tolak  ukur  bahwa masyarakat  Indonesia  lebih  menyukai cara tersebut.
c. Penelitian  ini  hanya  berfokus  kepada jenis  kepemilikan  rumah  di  seluruh provinsi Indonesia
Penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menggunakan  data  publik  yang  lebih banyak dan terbarukan agar lebih akurat.
a. Penelitian selanjutnya bisa menambahkan  jenis  kepemilikan rumah  berdasakan  jenis  rumah atau tipe rumah. b. Penelitian selanjutnya bisa dilengkapi  dengan  menambahkan jenis  tingkat  suku  bunga  dari lembaga  pembiayaan  dan  non lembaga pembiayaan.
c. Dengan  ditambahkan  daya  minat dan kriteria dalam membeli rumah untuk  keperluan  pribadi  atau disewakan  agar  dapat  diketahui dan  di  minimalisir  bagi  yang sudah  memiliki  satu  rumah  atau lebih

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Hutapea  and  D.  Suwandono, “PERENCANAAN PEMBANGUNAN  PERUMAHAN BARU DAN STRATEGI PENGADAAN TANAH

## BAGI MASYARAKAT
BERPENGHASILAN RENDAH DI KECAMATAN  BANYUMANIK,”
Ruang J. Perenc. Wil. dan Kota , vol.
2, no. 4, pp. 371–380, 2014.
[2] G.  of  Indonesia, Undang-Undang
No. 5 Tahun 1960 tentang Peraturan Dasar Pokok-Pokok Agraria . 1960.
[3] UU, Undang-Undang Republik Indonesia  Nomor  1  Tahun  2011
Tentang  Perumahan  dan  Kawasan Permukiman . 2011, p. 136.
[4] Badan  Pusat  Statistik, Statistik Perumahan  dan  Pemukiman  2016 .
Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2017. [5] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto, “DATA  MINING:  PENERAPAN RAPIDMINER DENGAN K- MEANS CLUSTER PADA DAERAH TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) BERDASARKAN PROVINSI,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9661. [6] 99.co,  “Bukan  Sertifikat  SAH,
beberapa  surat  tanah  tradisional  ini masih  di  pakai,” 99.co .  [Online].
Available:
https://www.99.co/blog/indonesia/su rat-tanah-tradisional.
[7] E.  G.  Sihombing,  “Klasifikasi  Data Mining pada Rumah Tangga Menurut Provinsi dan Status Kepemilikan  Rumah  Kontrak/Sewa
Menggunakan  K-Means  Clustering Method,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , 2017.