Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Rata-Rata Konsumsi Kalori Menurut Provinsi
Juwitha Lovely Sweets Sinaga 1 , Solikhun 2 , Dedi Suhendro 3 1 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2,3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar
1 juwithalovelysweetssinaga@gmail.com, 2 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id,
3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Calories are a source of energy that we get from food intake that contains nutrients and as a basic human need for humans to survive. The number of people who consume excessive calories and do not  pay  attention  to  the  amount  of  calorie  intake  that  is  consumed  will  result  in  the  emergence  of various diseases that are bad for health. In this case the government does not have information about the data on the average calorie consumption per province by province. The purpose of this study is to determine  the  highest  and  lowest  clusters,  for  that  the  authors  use  Data  Mining  with  the  K-Means Algorithm to classify Average Calorie Consumption per day by province. This test is carried out using RapidMiner  software.  The  results  were  obtained  from  the  average  grouping  of  calorie  consumption grouped by two clusters: high and low clusters, high clusters of 13 provinces and low clusters of 21 provinces.  Provinces  that  are  classified  as  low  clusters  are  expected  to  be  a  contribution  for  the Indonesian  government  for  decision  making  in  an  effort  to  maintain  a  balanced  consumption  of calories per day and create a healthy lifestyle program in the future.
Keywords : S K-Means, Clustering, RapidMiner, Rata-rata konsumsi kalori

## Abstrak
Kalori  adalah  sumber  energi  yang  kita  dapatkan  dari  asupan  makanan  yang  mengandung nutrisi  dan  sebagai  kebutuhan  pokok  manusia  agar  manusia  dapat  bertahan  hidup.  Banyaknya masyarakat yang mengkonsumsi kalori secara berlebihan dan tidak memperhatikan jumlah asupan kalori  yang  dimakan  akan  mengakibatkan  munculnya  berbagai  macam  penyakit  yang  berakibat buruk  bagi  kesehatan.  Dalam  hal  ini  pemerintah  belum  memiliki  informasi  tentang  data pengelompokkan  rata-rata  konsumsi  kalori  per  hari  menurut  provinsi.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mengetahui cluster teringgi dan  rendah, untuk itu penulis menggunakan Data Mining dengan  Algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  Rata-rata  Konsumsi  Kalori  per  hari  menurut provinsi.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  software  RapidMiner.  Hasil  penelitian diperoleh  dari pengelompokkan rata-rata  konsumsi  kalori yang dikelompokkan  dengan  dua  cluster yaitu  cluster  tinggi  dan  rendah,  cluster  rendah  13  provinsi  dan  cluster  tinggi  21  provinsi.  Provinsi yang  termasuk  cluster  rendah  diharapkan  dapat  dijadikan  kontribusi  bagi  pemerintah  Indonesia pemerintah untuk pengambilan keputusan dalam upaya menjaga keseimbangkan konsumsi kalori per harinya dan membuat program pola hidup sehat di masa yang akan datang.
Kata kunci : K-Means, Clustering, RapidMiner, Rata-rata konsumsi kalor

## 1. PENDAHULUAN
Kalori  merupakan  salah  satu  nutrisi  yang  terkandung  dalam  makanan. Kebutuhan  energi  seseorang  menurut  FAO/WHO (1985) adalah  konsumsi  energi berasal  dari  makanan  yang  diperlukan  untuk  menutupi  pengeluaran  energi seseorang [1]. Kalori merupakan salah satu kebutuhan pokok bagi tubuh manusia agar dapat bertahan hidup dan fungsi untuk memicu tubuh agar bisa bernafas dan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
bergerak. Ada beberapa macam makanan pokok dan minuman yang mengandung jumlah kalori tinggi, seperti nasi yang mengandung karbohidrat, kacang-kacangan, buah  alpokat,  sirup,  es  krim  dan  lainnya.  Makanan  yang  dimakan  jika  dibarengi dengan  aktifitas  sehari-hari  akan  membuat  tubuh  menjadi  stabil.  Rata-rata kebutuhkan kalori tergantung dari berat badan, jenis kelamin, usia dan aktivitas. Seiring bertambahnya usia maka metabolisme tubuh  akan berjalan dengan sangat lambat.  Sehingga  membuat  energi  yang  kita  butuhkan  berkurang  dibandingkan saat usia masih muda. Kebutuhan kalori tubuh perharinya 1800 kkal sampai 2000 kkal.  Total  kebutuhan  energi  harian  yang  harus  dikonsumsi  tidak  boleh  kurang dari BMR yang ditetapkan. BMR bergantung terhadap parameter berat badan(BB), tinggi  badan  (TB),  umur  (U),  dan  jenis  kelamin  (JK)  dan  jenis  aktivitas  yang dilakukan [2].
Meningkatnya  jumlah  masyarakat  dalam  mengkonsumsi  makanan  yang mengandung  kalori  tinggi  setiap  harinya  dapat  mengakibatkan  timbulnya beberapa  penyakit  seperti  penyakit  diabetes,  stroke,  penyakit  jantung  dan  dapat mengalami  obesitas.  Tubuh  yang  mengalami  obesitas  yaitu  masalah  pada kegemukan,  dimana  berat  badan  terlalu  berlebihan  dan  tidak  seimbang  akan sangat  beresiko.  Namun  sebaliknya,  jika  tubuh  kekurangan  kalori  tubuh  akan merasa lemas tidak bergairah, karna tidak adanya energi bahkan membuat tubuh menjadi kurus dan dapat mengalami gizi buruk. Dalam hal ini pemerintah belum memiliki  informasi  tentang  data  pengelompokkan  rata-rata  konsumsi  kalori  per hari  menurut  provinsi.  Data  tersebut  sangat  dibutuhkan  pemerintah  sebagai informasi  agar  dapat  memberikan  arahan  kepada    masyarakat,  untuk  menjaga kesehatan  dengan  melakukan  upaya  menjaga  keseimbangkan  dalam mengkonsumsi kalori per harinya dan membuat program pola hidup sehat dengan berolahraga.
Setiap asupan makanan yang di konsumsi, masyarakat sebaiknya mengetahui bagaimana  cara  mengolah  makanan  dan  tidak  mengkonsumsi  makanan  secara berlebihan  setiap  harinya,  sehingga  makanan  yang  kita  makan  tidak mengakibatkan  timbulnya  berbagai  macam  penyakit  dan  obesitas.  Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi bagi pemerintah agar  lebih  memperhatikan  masyarakat  dan  memberikan  fasilitas  program  pola hidup  sehat  dengan  berolahraga.  Perlunya  olahraga  minimal  dua  kali  seminggu dan aktifitas yang memerlukan pergerakan banyak dapat membuat tubuh menjadi ideal  dan  seimbang,  dan  untuk  masyarakat  yang  kekurangan  kalori  pemerintah dapat  memberikan  bantuan  berupa  asupan  makanan  bergizi  dengan  kalori  yang seimbang. Maka solusi yang tepat menurut penulis dalam melakukan penelitian ini adalah  dengan  menggunakan  Data Mining Metode  K- means untuk mengelompokkan rata-rata konsumsi kalori. Menurut S. Agustina, dkk ( dalam [3] ‘K-Means  merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan secara pertisi yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda – berbeda. Algoritma ini mampu meminimalkan jarak antara data ke clusternya’.
Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi kepada pemerintah, ahli  kesehatan  dan  masyarakat  dalam  upaya  menentukan  rata-rata  konsumsi kalori.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa informasi yang  selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data.  Data  mining  mulai  ada  sejak  1990-an  sebagai  cara  yang  benar  dan  tepat untuk  mengambil  pola  dan  informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan hubungan antara data untuk melakukan pengelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster  sehingga  objek  -  objek  yang  berada  dalam  satu  cluster  akan  mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan lainnya. Data mining merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan dari basis data Knowledge Discovery in [4].

## 2.2. RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  yang  dibuat  oleh  Dr.  Markus Hofmann  dari Institute  of  Technologi  Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg dari rapid-i.com dengan tampilan GUI (Graphical User Interface) sehingga memudahkan pengguna dalam menggunakan perangkat lunak ini [5].

## 2.3. Algoritma K-Means
K-Means adalah pengelompokan data non hirarki (sekatan) yang mempartisi data  ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok  sehingga  data  yang berkarakteristik sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama [6]. Langkah-langkah  melakukan  clustering  dengan  metode  K-Means  penjelasannya adalah sebagai berikut [7]:
a) Algoritma  k-means  menerima  inputan  dari  pengguna  berupa  nilai  jumlah klaster sebanyak k klaster, dan suatu dataset yang ingin dikelompokkan.
b) Sebanyak  k  data  dipilih  secara  random  dari  suatu  dataset  yang  kemudian ditentukan sebagai initial centroid.
c) Ulang langkah 4, 5 dan 6 hingga tidak ada lagi objek yang berubah di dalam suatu klaster.
d) Hitung jarak masing-masing titik objek data ke masing-masing intial centroid.
e) Mengalokasikan  masing-masing  titik  data  ke  dalam  klaster  dengan  jarak paling minimum.
f) Menghitung  rata-rata  dari  semua  data  yang  terdapat  di  dalam  klaster tersebut sebagai pusat klaster baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  data  rata-rata  konsumsi kalori menurut provinsi mulai dari tahun 2007- 2018 dan data ini di peroleh dari BPS  (Badan  Pusat  Statistika).  Perangkat  lunak  yang  digunakan  sebagai  alat pengujinya yaitu Rapidminer 5.3 untuk menyajikan cluster terendah dan tertinggi yang paling produktif. Data yang diperoleh di Menentukkan jumlah data yang akan di cluster ,  dimana  sampel  data  jumlah  rata-rata  konsumsi  kalori  yang  kan digunakan dalam proses clustering adalah data jumlah yang terdapat pada Badan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pusat  Statistik  pada  tahun  2007  sampai  2018  dengan  jumlah  data  sebanyak  34 provinsi. Berikut adalah beberapa cara untuk mencari nilai rata-rata. R1 = (2210,02 + 2080,83 + 2010,37 + 2075,79 + 1962,62 + 1869,93 + 1823,36 + 1794,04 + 1989,61 + 2021,08 + 2115,09 + 2101,57)/12 = 2004,53 R2  =  (2069,52  +  2074,76  +  1921,70  +  1970,81  +  1993,59+  1892,36+  1848,80  + 1883,81 + 2010,98 + 1999,99 + 2133,84 + 2184,97)/12 = 1998,76 Sampai  R34  dan  berikut  hasil  dari  nilai  rata-rata  untuk cluster pertama: transformasikan ke format data Microsoft excel 2010. Kumpulan data sebagai data masukkan  dalam  membuat  model  aturan  algoritma Clustering K- Means menggunakan aplikasi Rapidminer .
3.1. Pengolahan Data Manual K- means
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian perhitungan manual proses clustering dilakukan mulai dari penentuan data yang ingin di cluster . Dalam hal ini variabel data yang ingin di cluster adalah data dari tahun 2007 sampai 2018 dan disini peneliti mengambil nilai rata-rata dari tahun 2007  sampai  2018  sebagai  data  yang  akan  di cluster .  Berikut  adalah  langkah- langkah  penyelesaian  yang  dilakukan  penulis  dalam  mengelompakkan  rata-rata konsumsi kalori menurut provinsi menggunakan algoritma K- means .
Tabel 1. Rata-rata Konsumsi Kalori
No  Nama Nilai Rata-Rata 1 Aceh 2004,53 2 Sumatera Utara 1998,76 3 Sumatera Barat 2075,46 4 Riau 2001,57 5 Jambi 1962,46 6 Sumatera Selatan 2023,63 7 Bengkulu 2021,29 8 Lampung 1977,69 9 Kepulauan Bangka Belitung 1966,93 ... ... ... 34  Papua 1831,95 a) Pada tahap ini penulis menetapkan nilai k ada sebanyak 2 (dua) cluster yang akan  diterapkan  dalam  perhitungan  manual  K- means yaitu cluster tinggi ( maximum ) dan rendah ( minimum ) supaya dapat menjadi kontribusi kepada pemerintah  Indonesia  untuk  memperhatikan  jumlah  provinsi  yang mengkonsumsi kalori agar tidak meningkat di tahun-tahun berikutnya.
b) Menentukan nilai centroid (pusat cluster ) awal yang telah ditentukan secara random berdasarkan  nilai variabel data  yang  di cluster sebanyak  yang ditentukan  sebelumnya.  Adapun cluster tertinggi  di  peroleh  dari  nilai  dan cluster rendah diambil dari nilai terkecil pada tabel 2. Cara mencari nilai centroid data awal untuk iterasi 1 adalah dengan mencari nilai tertinggi dari nilai rata-rata seperti contoh dibawah ini:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
C1 = 2004,53/1998,76/2075,46/2001,57/1962,46/2023,63/2021,29/
1977,69/1966,93/2020,61/1950,29/2011,52/1921,56/1950,21/1932,
06/2044,12/2182,63/2048,68/1894,85/1930,01/2060,30/2098,41/18 34,52/1875,67/2032,60/1987,71/2047,42/1990,46/1936,70/1989,29 /1836,66/1773,51/1816,21/1831,95 = 2182,63 C2 = 2004,53/1998,76/2075,46/2001,57/1962,46/2023,63/2021,29/ 1977,69/1966,93/2020,61/1950,29/2011,52/1921,56/1950,21/1932, 06/2044,12/2182,63/2048,68/1894,85/1930,01/2060,30/2098,41/18
34,52/1875,67/2032,60/1987,71/2047,42/1990,46/1936,70/1989,29 /1836,66/1773,51/1816,21/1831,95 = 1773,51
Adapun hasil dari data centroid data awal  seperti tabel di bawah ini.
Tabel 2. Centroid Data Awal ( Iterasi 1) Cluster Nilai Tinggi ( Max /C1) 2182,63 Rendah ( Min /C2) 1773,51
c) Menghitung  jarak  setiap  data  rata-rata  konsumsi  kalori  terhadap  pusat cluster . Setelah nilai pusat cluster awal ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing data terhadap pusat cluster dengan menggunakan rumus yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut:
D(C1.1) = 2 = 178,11
Dan seterusnya Sampai D(C1.34) setelah itu lanjut ke centroid cluster ke dua seperti berikut ini.
D(C2.1) = 2 = 231,01
Dan seterusnya Sampai D(C2.34) Berikut tabel iterasi 1 dapat dilihat pada tabel 4.3 dibawah ini:
Tabel 3. Iterasi 1 Rata-rata Konsumsi Kalori No  Nama Nilai Rata-Rata C1 C2 1 Aceh 2004,53 178,11  231,01 2 Sumatera Utara 1998,76 183,87  225,25 3 Sumatera Barat 2075,46 107,17  301,95 4 Riau 2001,57 181,07  228,05 5 Jambi 1962,46 220,17  188,95 6 Sumatera Selatan 2023,63 159,00  250,12 7 Bengkulu 2021,29 161,34  247,78 8 Lampung 1977,69 204,95  204,17 9 Kepulauan Bangka Belitung 1966,93 215,71  193,41 ...  ... ... ... ... 34  Papua 1831,95 350,68  58,44 Setelah  menghitung centroid cluster C1  dan  C2  maka  dapatlah  hasil pengelompokkan  jarak  terpendek  berdasarkan centroid pada iterasi 1  dengan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
menggunakan  rumus  pada  Ms. Excel = MIN(C1;C2) dapat  kita  lihat  pada  tabel  4 berikut ini:
Tabel 4. Jarak Centroid Iterasi 1 No  Nilai Rata-Rata C1 C2 Jarak Terpendek  Hasil 1 2004,53 178,11  231,01 178,11 C1 2 1998,76 183,87  225,25 183,87 C1 3 2075,46 107,17  301,95 107,17 C1 4 2001,57 181,07  228,05 181,07 C1 5 1962,46 220,17  188,95 188,95 C2 6 2023,63 159,00  250,12 159,00 C1 7 2021,29 161,34  247,78 161,34 C1 8 1977,69 204,95  204,17 204,17 C1 9 1966,93 215,71  193,41 193,41 C2 ... ... ... ... ... ... 34 1831,95 350,68  58,44 58,44 C2
d) Dalam  menentukan  posisi cluster dari  tabel  4.4  diatas,  dapat  dilakukan dengan melihat pernyataan berikut. “jika jarak terpendek berada di kolom C1 maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C1  diberi  nilai  1”  dan  jika  jarak terpendek  berada  di  kolom  C2  maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C2 diberi nilai 1”. Nilai 1 hanya untuk simbolis atau pertanda bahwa pada kolom tersebut  terdapat  nilai  jarak  terpendek  mewakili  kolom  tersebut.  Berikut adalah tebel posisi cluster pada iterasi 1:
Tabel 5. Posisi cluster pada Iterasi 1 No  Jarak Terpendek  Hasil  C1  C2 1 178,11 C1 1 2 183,87 C1 1 3 107,17 C1 1 4 181,07 C1 1 5 188,95 C2 1 6 159,00 C1 1 7 161,34 C1 1 8 204,17 C1 1 9 193,41 C2 1 ... ...
... ... ... 34 58,44 C2 1
Maka  diperolehlah  hasil  dari  posisi cluster 1  pada    C1  berjumlah  19  data  dan posisi cluster 1  pada  C2  berjumlah  15  data.  Dapat  dilihat  provinsi  mana  saja yang masuk pada C1 dan C2 pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Iterasi 1 Cluster Provinsi Hasil C1 1,2,3,4,6,7,8,10,12,16,17,18,21,22,25,26,27,28,30  19
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
C2 5,9,11,13,14,15,19,20,23,24,29,31,32,33,34 15 e) Jika nilai centroid hasil iterasi dengan nilai centroid sebelumnya bernilai sama atau nilai centroid sudah optimal serta posisi cluster data rata-rata konsumsi kalori tidak mengalami perubahan lagi maka proses iterasi berhenti. Namun jika nilai centroid tidak sama atau belum optimal serta posisi data rata-rata konsumsi  kalori  masih  berubah  maka  proses iterasi masih  akan  berlanjut pada iterasi berikutnya sampai nilai centroidnya .
Karena  pada  iterasi  1  nilai centroid tidak  bernilai  sama  maka  akan dilanjutkan  pada iterasi ke  2  dan  seterusnya  hingga  centriodnya  bernilai  sama. Untuk  menghitung Iterasi ke-2,  dapat  dilakukan  menggunakan  cara  yang  sama pada Iterasi ke-1 yaitu sebagai berikut:
a) Pada  Iterasi  ke-2  yaitu  menghitung  jarak  antara  rata-rata  dengan  nilai  k centroid pusat yang telah ditentukan, akan tetapi nilai k centroid iterasi 1 dan 2 berbeda, nilai k centroid pada itersi 2 di peroleh dengan menambah rata- rata hasil iterasi 1 dengan jumlah hasil pada iterasi 1 sebagai berikut: C1=(2004,53+1998,76+2075,46+2001,57+2023,63+2021,29+1977,69+2020, 61+2011,52+2044,12+2182,63+2048,68+2060,30+2098,41+2032,60+1987, 71+2047,42+1990,46+1989,29)/19 = 2032,46
C2=1962,46+1966,93+1950,29+1921,56+1950,21+1932,06+1894,85+1930, 01+1834,52+1875,67+936,70+1836,66+1773,51+1816,21+1831,95)/15 =
1894,24
b) Kemudian menghitung jarak antara rata-rata dengan nilai k centroid dengan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
D(C1.1) = 2 = 27,93
Dan seterusnya Sampai D(C1.34) setelah itu lanjut ke centroid cluster ke dua seperti berikut ini.
D(C2.1) = 2 = 110,29
Dan seterusnya Sampai D(C2.34) Berikut tabel iterasi 2 dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Iterasi 2 Rata-rata Konsumsi Kalori No  Nama Nilai Rata-Rata  C1 C2 1 Aceh 2004,53 27,93 110,29 2 Sumatera Utara 1998,76 33,70 104,52 3 Sumatera Barat 2075,46 43,00 181,22 4 Riau 2001,57 30,89 107,33 5 Jambi 1962,46 70,00 68,22 6 Sumatera Selatan 2023,63 8,82 129,39 7 Bengkulu 2021,29 11,16 127,05 8 Lampung 1977,69 54,77 83,45 9 Kepulauan Bangka Belitung  1966,93 65,53 72,69 10  Kepulauan Riau 2020,61 11,85 126,37 34  Papua 1831,95 200,50  62,28
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
c) Setelah  menghitung centroid  cluster C1  dan  C2  maka  dapatlah  hasil pengelompokkan jarak terpendek berdasarkan centroid pada iterasi 2 dengan menggunakan rumus pada Ms. Excel = MIN(C1;C2) dapat kita lihat pada tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Jarak Centroid Iterasi 2 No  Nilai Rata-Rata  C1 C2 Jarak Terpendek  Hasil 1 2004,53 27,93 110,29  27,93 C1 2 1998,76 33,70 104,52  33,70 C1 3 2075,46 43,00 181,22  43,00 C1 4 2001,57 30,89 107,33  30,89 C1 5 1962,46 70,00 68,22 68,22 C2 6 2023,63 8,82 129,39  8,82 C1 7 2021,29 11,16 127,05  11,16 C1 8 1977,69 54,77 83,45 54,77 C1 9 1966,93 65,53 72,69 65,53 C1 10  2020,61 11,85 126,37  11,85 C1 34  1831,95 200,50  62,28 62,28 C2
d) Dalam  menentukan  posisi cluster dari  tabel  4.8  diatas,  dapat  dilakukan dengan melihat pernyataan berikut. “jika jarak terpendek berada di kolom C1 maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C1  diberi  nilai  1”  dan  jika  jarak terpendek  berada  di  kolom  C2  maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C2 diberi nilai 1”. Nilai 1 hanya untuk simbolis atau pertanda bahwa pada kolom tersebut  terdapat  nilai  jarak  terpendek  mewakili  kolom  tersebut.  Berikut adalah tebel posisi cluster pada iterasi 2:
Tabel 9. Posisi cluster pada Iterasi 2 No  Jarak Terpendek  Hasil  C1  C2 1 27,93 C1 1 2 33,70 C1 1 3 43,00 C1 1 4 30,89 C1 1 5 68,22 C2 1 6 8,82 C1 1 7 11,16 C1 1 8 54,77 C1 1 9 65,53 C1 1 10  11,85 C1 1 34  62,28 C2 1 Maka diperolehlah hasil dari posisi cluster pada  C1 berjumlah 20 data dan posisi cluster 1 pada C2 berjumlah 14 data. Dapat dilihat provinsi mana saja yang masuk pada C1 dan C2 pada tabel 4.10 berikut:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 10. Hasil Iterasi 2 Cluster  Provinsi Hasil C1 1,2,3,4,6,7,8,9,10,12,16,17,18,21,22,25,26,27,28,30  20 C2 5,11,13,14,15,19,20,23,24,29,31,32,33,34 14
e) Jika  nilai centroid hasil  iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai sama  atau  nilai centroid sudah  optimal  serta  posisi cluster data  rata-rata konsumsi  kalori  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses iterasi berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak  sama  atau  belum  optimal  serta posisi  data  rata-rata  konsumsi  kalori  masih  berubah  maka  proses iterasi masih akan berlanjut pada iterasi berikutnya sampai nilai centroidnya .
Karena  pada iterasi 1  dan  2  nilai centroid tidak  bernilai  sama  maka  akan dilanjutkan  pada iterasi ke  3  dan  seterusnya  hingga  centriodnya  bernilai  sama. Untuk  menghitung  Iterasi  ke-3,  dapat  dilakukan  menggunakan  cara  yang  sama pada Iterasi ke 1 dan 2 yaitu sebagai berikut:
a) Pada iterasi ke-3  yaitu  menghitung  jarak  antara  rata-rata  dengan  nilai  k centroid pusat yang telah ditentukan, nilai k centroid iterasi 1 dan 2 berbeda, tetapi nilai k centroid iterasi 2 dan 3 sama. nilai k centroid pada iterasi 2 dan 3 di  peroleh  dengan  menambah  rata-rata  hasil iterasi 1    dengan  jumlah  hasil pada iterasi 2 sebagai berikut:
C1=(2004,53+1998,76+2075,46+2001,57+2023,63+2021,29+1977,69+1966, 93+2020,61+2011,52+2044,12+2182,63+2048,68+2060,30+2098,41+2032, 60+1987,71+2047,42+1990,46+1989,29)/20 = 2029,18 C2=1962,46+1950,29+1921,56+1950,21+1932,06+1894,85+1930,01+1834, 52+1875,67+936,70+1836,66+1773,51+1816,21+1831,95)/14 = 1889,05
b) Kemudian menghitung jarak antara rata-rata dengan nilai k centroid dengan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
D(C1.1) = 2 = 224,65
Dan seterusnya Sampai D(C1.34) setelah itu lanjut ke centroid cluster ke dua seperti berikut ini.
D(C2.1) = 2 = 115,48
Dan seterusnya Sampai D(C2.34) Berikut tabel iterasi 3 dapat dilihat pada tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11. Iterasi 3 Rata-rata Konsumsi Kalori No  Nama Nilai Rata-Rata  C1 C2 1 Aceh 2004,53 27,93 110,29 2 Sumatera Utara  1998,76 33,70 104,52 3 Sumatera Barat  2075,46 43,00 181,22 4 Riau 2001,57 30,89 107,33 5 Jambi 1962,46 70,00 68,22 ... ... ... ... ... 34  Papua 1831,95 200,50  62,28
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
c) Setelah  menghitung centroid  cluster C1  dan  C2  maka  dapatlah  hasil pengelompokkan jarak terpendek berdasarkan centroid pada iterasi 3 dengan menggunakan rumus pada Ms. Excel = MIN(C1;C2) dapat kita lihat pada tabel 12 berikut ini:
Tabel 12. Jarak Centroid Iterasi 3 No  Nilai Rata-Rata  C1 C2 Jarak Terpendek  Hasil 1 2004,53 24,65 115,48  24,65 C1 2 1998,76 30,42 109,71  30,42 C1 3 2075,46 46,28 186,42  46,28 C1 4 2001,57 27,61 112,52  27,61 C1 5 1962,46 66,72 73,41 66,72 C1 ... ... ... ... ... ... 34  1831,95 197,23  57,09 57,09 C2
d) Dalam  menentukan  posisi cluster dari  tabel  12  diatas,  dapat  dilakukan dengan melihat pernyataan berikut. “jika jarak terpendek berada di kolom C1 maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C1  diberi  nilai  1”  dan  jika  jarak terpendek  berada  di  kolom  C2  maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C2 diberi nilai 1”. Nilai 1 hanya untuk simbolis atau pertanda bahwa pada kolom tersebut  terdapat  nilai  jarak  terpendek  mewakili  kolom  tersebut.  Berikut adalah tebel posisi cluster pada iterasi 3:
Tabel 13. Posisi cluster pada Iterasi 3 No  Jarak Terpendek  Hasil  C1  C2 1 24,65 C1 1 2 30,42 C1 1 3 46,28 C1 1 4 27,61 C1 1 5 66,72 C1 1 ... ... ...
... ...
34  57,09 C2 1
Maka diperolehlah hasil dari posisi cluster pada  C1 berjumlah 21 data dan posisi cluster 1 pada C2 berjumlah 13 data. Dapat dilihat provinsi mana saja yang masuk pada C1 dan C2 pada tabel 14 berikut:
Tabel 14. Hasil Iterasi 3 Cluster Provinsi Hasil C1 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,12,16,17,18,21,22,25,26,27,28,30  21 C2 11,13,14,15,19,20,23,24,29,31,32,33,34 13 e) Jika  nilai centroid hasil  iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai sama  atau  nilai centroid sudah  optimal  serta  posisi cluster data  rata-rata
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
konsumsi  kalori  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses iterasi berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak  sama  atau  belum  optimal  serta posisi  data  rata-rata  konsumsi  kalori  masih  berubah  maka  proses iterasi masih akan berlanjut pada iterasi berikutnya sampai nilai centroidnya .
Karena pada iterasi 1, 2 dan 3 nilai centroid tidak bernilai sama maka akan dilanjutkan  pada iterasi ke  4  dan  seterusnya  hingga  centriodnya  bernilai  sama. Untuk  menghitung  Iterasi  ke-4,  dapat  dilakukan  menggunakan  cara  yang  sama pada Iterasi ke 1, 2 dan 3 yaitu sebagai berikut:
a) Pada Iterasi ke-4  yaitu  menghitung  jarak  antara  rata-rata  dengan  nilai  k centroid pusat  yang  telah  ditentukan,  nilai  k centroid iterasi  1  dan  2,  3 berbeda, tetapi nilai k centroid iterasi 2, 3 dan 4 sama. nilai k centroid pada iterasi 2,  3  dan  4  di  peroleh  dengan  menambah  rata-rata  hasil iterasi 1 dengan jumlah hasil pada iterasi 3 sebagai berikut: C1=(2004,53+1998,76+2075,46+2001,57+1962,46+2023,63+2021,29+1977, 69+1966,93+2020,61+2011,52+2044,12+2182,63+2048,68+2060,30+2098, 41+2032,60+1987,71+2047,42+1990,46+1989,29)/21 = 2026,00 C2=1950,29+1921,56+1950,21+1932,06+1894,85+1930,01+1834,52+1875, 67+936,70+1836,66+1773,51+1816,21+1831,95)/13 = 1883,40
b) Kemudian menghitung jarak antara rata-rata dengan nilai k centroid dengan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
D(C1.1) = 2 = 21,48
Dan seterusnya Sampai D(C1.34) setelah itu lanjut ke centroid cluster ke dua seperti berikut ini.
D(C2.1) = 2 = 121,13
Dan seterusnya Sampai D(C2.34)
Berikut tabel iterasi 4 dapat dilihat pada tabel 15 dibawah ini:
Tabel 15. Iterasi 4 Rata-rata Konsumsi Kalori No  Nama Nilai Rata-Rata  C1 C2 1 Aceh 2004,53 21,48 121,13 2 Sumatera Utara  1998,76 27,24 115,36 3 Sumatera Barat  2075,46 49,46 192,06 4 Riau 2001,57 24,44 118,17 5 Jambi 1962,46 63,54 79,06 ... ...
... ... ... 34  Papua 1831,95 194,05  51,44 c) Setelah  menghitung centroid cluster C1  dan  C2  maka  dapatlah  hasil pengelompokkan  jarak  terpendek  berdasarkan  centroid  pada  iterasi  4 dengan  menggunakan  rumus  pada  Ms. Excel = MIN(C1;C2) dapat  kita  lihat pada tabel 16 berikut ini:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 16. Jarak Centroid Iterasi 4 No  Nilai Rata-Rata  C1 C2 Jarak Terpendek  Hasil 1 2004,53 21,48 121,13  21,48 C1 2 1998,76 27,24 115,36  27,24 C1 3 2075,46 49,46 192,06  49,46 C1 4 2001,57 24,44 118,17  24,44 C1 5 1962,46 63,54 79,06 63,54 C1 ... ... ... ... .. ... 34  1831,95 194,05  51,44 51,44 C2
d) Dalam  menentukan  posisi cluster dari  tabel  4.16  diatas,  dapat  dilakukan dengan melihat pernyataan berikut. “jika jarak terpendek berada di kolom C1 maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C1  diberi  nilai  1”  dan  jika  jarak terpendek  berada  di  kolom  C2  maka  pada  tabel  posisi cluster ,  kolom  C2 diberi nilai 1”. Nilai 1 hanya untuk simbolis atau pertanda bahwa pada kolom tersebut  terdapat  nilai  jarak  terpendek  mewakili  kolom  tersebut.  Berikut adalah tebel posisi cluster pada iterasi 4:
Tabel 17. Posisi cluster pada Iterasi 4 No  Jarak Terpendek  Hasil  C1  C2 1 21,48 C1 1 2 27,24 C1 1 3 49,46 C1 1 4 24,44 C1 1 5 63,54 C1 1 9 59,08 C1 1 ... ...
... ... ... 34 51,44 C2 1
Maka diperolehlah hasil dari posisi cluster pada  C1 berjumlah 21 data dan posisi cluster 1 pada C2 berjumlah 13 data. Dapat dilihat provinsi mana saja yang masuk pada C1 dan C2 pada tabel 18 berikut:
Tabel 18 . Hasil Iterasi 4 Cluster Provinsi Hasil C1 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,12,16,17,18,21,22,25,26,27,28,30  21 C2 11,13,14,15,19,20,23,24,29,31,32,33,34 13
Proses  perhitungan  K- means berhenti  pada iterasi ke-4,  karena  pada iterasi ke-4 sama dengan hasil iterasi sebelumnya yaitu iterasi ke-3. Diperoleh hasil dari posisi cluster 4  adalah  C1  berjumlah  21  data  dan  C2  berjumlah  13  data,  maka  proses perhitungan tidak mengalami perubahan lagi sehingga proses iterasi berhenti.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2. Hasil Percobaan
Pengujian  yang  dilakukan  penulis  menggunakan Rapidminer 5.3  sehingga dapat  diketahui  provinsi  mana  yang  masuk  kedalam cluster tinggi  dan cluster rendah.  Hasil  pengelompokkan  dua  cluster  pada  tahap  keluaran  dapat  dilihat dengan mengklik Cluster Model (Clustering) pada toolbar . Berikut adalah tampilan hasil cluster model:
Gambar 5. Nilai cluster Modal Rapidminer 4.  SIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  sebelumnya  kesimpulan  yang  didapat  adalah sebagai berikut:
a) Teknik  penerapan  data  mining  menggunakan  algoritma  k- means dapat diterapkan dalam meng- cluster jumlah provinsi rata-rata konsumsi kalori mulai tahun 2007 sampai dengan 2018.
b) Data  yang  sebelumnya  diolah  dalam  perhitungan  metode  K- means clustering telah dilakukan pengujian menggunakan software Rapidminer versi 5.3. Sebagai pembuktian  bahwa  hasil  dari software  Rapidminer sama  dengan  hasil perhitungan manual pada metode K- means Clustering dan hasil yang diperoleh dalam meng- cluster data rata-rata konsumsi menurut provinsi yang digunakan adalah valid.
1) Jumlah cluster 0  (Rendah)  berjumlah  13  items  yaitu  provinsi  DKI  Jakarta, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara1,  Gorontalo,  Maluku,  Maluku Utara, Papua Barat, Papua,
2) Jumlah cluster 1 (Tinggi) berjumlah 21 items yaitu provinsi Aceh, Sumatera Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu,  Lampung, Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau, Jawa Barat, Banten, Bali, Nusa Tenggara  Barat,  Kalimantan  Tengah,  kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Barat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  E.  A.  Novita  And  Hernawan  Sulistyanto,  “Pengembangan  Aplikasi  Untuk Mengetahui Kebutuhan Jumlah Kalori,” 2015.
[2] M.  W.  Lestari  Dwi  Asih,  “Meminimumkan  Jumlah  Kalori  Di  Dalam  Tubuh  Dengan Memperhitungkan  Asupan  Makanan  Dan  Aktivitas  Menggunakan  Linear Programming,” Vol. 16, No. 1, Pp. 38–44, 2016.
[3] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, And S. R. Andani, “Pemanfaatan Algoritma Clushtering Dalam  Mengelompokkan  Jumlah  Desa  /  Kelurahan  Yang  Memiliki  Sarana Kesehatan,” Vol. I, Pp. 124–131, 2017.
[4] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  And  A. Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 75-88 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , Vol. 1, No. September, P. 721, 2019,
Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.78.
[5] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  And  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” Vol. 11, No. 2, Pp. 130–138, 2015.
[6] R.  D.  Kusumah Et  Al. ,  “Perbandingan  Metode  K  –  Means  Dan  Self  Organizing  Map (Studi  Kasus:  Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Di  Jawa  Tengah  Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia 2015),” Vol. 6, Pp. 429–437, 2017.
[7] Gusti Ngurah Wisnu Paramartha, Dian Eka Ratnawati, And A. W. Widodo, “Analisis Perbandingan  Metode  K-Means  Dengan  Improved  Semi-Supervised  Analisis Perbandingan Metode K-Means Dengan Improved Semi- Supervised K-Means Pada Data  Indeks  Pembangunan  Manusia  (  Ipm  ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu Komput. , Vol. Vol. 1, No. January, Pp. 813–824, 2017.