## KLASTERISASI PENYEWAAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA PT. MARDIKA DAYA TRIBUANA
Muhamad Ridho Tetlageni 1* , Achmad Solichin 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Email: 1 1911502159@student.budiluhur.ac.id, 2 achmad.solichin@budiluhur.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 2 Agustus 2023, diterima untuk diterbitkan: 25 Agustus 2023)

## Abstrak
Pada zaman sekarang kebutuhan perusahaan terhadap moda transportasi semakin meningkat, untuk itu perusahaan menginginkan kendaraan mobil untuk menjalankan kegiatan sehari-hari seperti kebutuhan operasional perusahaan dan  lain-lain.  Setiap  perusahaan  dalam  memilih  kendaraan  mobil  yang  disewa  pasti  mencari  kendaraan  yang nyaman untuk dipakai. PT. Mardika Daya Tribuana merupakan salah satu perusahaan yang berfokus pada bidang penyewaan .  Masalah yang  terjadi  pada  PT.  Mardika  Daya Tribuana  yaitu  data  penyewaan  yang  sangat banyak tidak  bisa  diolah,  sehingga  pihak  perusahaan  belum  menemukan  suatu  metode  untuk  mengolah  data  agar menemukan  pola  dari  data  yang  ada.  Maka  pada  penelitian  ini  penulis  bertujuan  untuk  mengelompokkan kendaraan-kendaraan  yang  dimana  hasil  dari  pengelompokan  dapat  digunakan  oleh  pihak  PT.  Mardika  Daya Tribuana untuk mengambil keputusan yang tepat sesuai kebutuhan yang diinginkan. Tentunya untuk mengolah data  penyewaan  pada  PT.  Mardika  Daya  tribuana  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  menghasilkan  suatu keputusan  yang  tepat.  Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan  analisa  data Mining dengan  Teknik Clustering menggunakan  algoritma K-Means .  Metode K-Means  Clustering digunakan  dan  diolah  berdasarkan  kebutuhan untuk mendapatkan informasi pada setiap kelompoknya. Hasil klaster pada data penyewaan sebanyak 280 baris data dan dibagi menjadi 3 (tiga) klaster dimana pada setiap klaster menghasilkan, 11 data dengan level sedang rendah dari segi peminatnya pada klaster 1, 113 data dengan level sedang dari segi peminatnya pada klaster 2, dan 156 data dengan level tinggi dari segi peminat pada klaster 3. Berdasarkan pengujian menggunakan Sum of Square Error (SSE) klaster yang direkomendasikan yaitu 3 klaster dengan nilai selisih 10.44. Sehingga klaster tersebut optimal untuk dipakai .
Kata kunci : data mining, clustering, k-means, penyewaan, SSE

## VEHICLE RENTAL CLUSTERING USING THE K-MEANS METHOD AT PT. MARDIKA DAYA TRIBUANA

## Abstract
In this day and age the company's need for transportation modes is increasing, for that the company wants a car vehicle  to  carry  out  daily  activities  such  as  the  company's  operational  needs  and  others.  Every  company  in choosing a rented car vehicle must be looking for a vehicle that is comfortable to use. PT. Mardika Daya Tribuana is one of the companies that focuses on the field of rental. Problems that occur at PT. Mardika Daya Tribuana is that a lot of rental data cannot be processed, so the company has not found a method to process the data to find patterns from existing data. So, in this study the author aims to group vehicles that are mandated as a result of grouping can be used by PT. Mardika Daya Tribuana to make the right decision according to the desired needs. Of course, to process rental data at PT. Mardika Daya tribuana needed a method that could produce the right decision.  In  this  study,  the  author  applies  data  mining  analysis  with  clustering  techniques  using  the  K-Means algorithm. The K-Means Clustering method is used and processed based on the need to obtain information in each group. The cluster results in rental data as many as 280 rows of data and divided into 3 (three) clusters in each cluster produce, 11 data with medium low levels in terms of interest in cluster 1, 113 data with medium levels in terms of enthusiasts in cluster 2, and 156 data with high levels in terms of enthusiasts in cluster 3. Based on testing using the recommended cluster Sum of Square Error (SSE), there are 3 clusters with a difference value of 10.44. So that the cluster is optimal for use.
Keywords: data mining, clustering, k-means, leasing, SSE
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.141-148

## 1. PENDAHULUAN
Pada  zaman  sekarang  kebutuhan  perusahaan terhadap  Moda  transportasi  semakin  meningkat, untuk itu perusahaan menginginkan kendaraan mobil untuk  menjalankan  kegiatan  sehari-hari  seperti kebutuhan  operasional  perusahaan  dal  lain-lain. Setiap  perusahaan  pasti  menginginkan  mobil  yang nyaman untuk digunakan dalam beraktivitas, dan saat memilih mobil pun mereka pasti akan mencari mobil yang  nyaman  untuk  digunakan.  Bermacam  merek mobil banyak dijual dan disewakan, dengan berbagai jenis  tipe  mobil.  Mobil  sendiri  memiliki  banyak merek  diantara-Nya  Mitsubishi,  Toyota,  Suzuki, Honda, dan lain sebagiannya.
PT. Mardika Daya Tribuana merupakan salah satu perusahaan  yang  berfokus  pada  bidang  jasa penyewaan,  dan  penjualan  mobil  bekas.  Masalah yang terjadi pada PT. Mardika Daya Tribuana yaitu data penyewaan yang sangat banyak tidak bisa diolah, sehingga pihak perusahaan belum menemukan suatu metode  untuk  mengolah  data agar  menemukan  pola dari  data  yang  ada.  Kemudian  data  dari  penyewaan semestinya  dapat  dijadikan  pengetahuan  baru  dan dapat dimanfaatkan untuk bisa mengambil keputusan yang tepat sesuai kebutuhan bagi PT. Mardika Daya Tribuana ke depannya.
Dengan  adanya  kegiatan  penyewaan  pada  PT. Mardika  Daya  Tribuana,  data  penyewaan  semakin lama  semakin  bertambah  banyak  dan  membengkak. Data  tersebut  disimpan  di  dalam excel dan  tidak dimanfaatkan,  maka  penulis  mengambil  keputusan untuk  mengolah  data  penyewaan  pada  PT.  Mardika Daya  Tribuana.  Tentunya  untuk  mengolah  data penyewaan  pada  PT.  Mardika  Daya  tribuana diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  menghasilkan suatu  keputusan  yang  tepat.  Pada  penelitian  ini penulis akan menerapkan analisa data Mining dengan Teknik Clustering menggunakan algoritma K-Means. Data  Mining  merupakan  suatu  proses  mencari pola-pola  yang  khas  dari  data  yang  tersebar  dalam jumlah  besar,  dengan  tujuan  mengidentifikasi hubungan antara data yang berbeda dan membentuk pengetahuan  atau  informasi  baru.  Data  tersebut biasanya  diarsipkan  dalam  bentuk  digital  pada berbagai  sistem  komputer,  seperti database ,  data warehouse, dan media penyimpanan lainnya[1].
Penelitian  ini  berpatokan  pada  beberapa  pen penelitian sebelumnya yang terkait dengan K-Means Clustering untuk  berbagai  kebutuhan  antara  lain untuk  menganalisis  data  kemiskinan  di  Jawa  Barat [2],  klasterisasi  persebaran  Virus  Corona  di  DKI Jakarta[3],  klasterisasi  kasus  Covid-19  di  Provinsi Lampung[4], penegelompokan keluarga miskin Desa Bina  Baru[5],  pengelompokan  kondisi  gizi  balita pada posyandu[6], dan lain-lain.
Penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  [7] menggunakan  algoritma K-Means  Clustering untuk memprediksi  penjualan  mobil.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengelompokkan data penjualan ke
dalam  sebuah Cluster dengan  metode  data mining Algoritma K-Means Clustering . Hasil dari penelitian memakai  tiga Cluster atau  K=3  yang  didapatkan terbagi menjadi 3 Cluster dimana terbagi menjadi tiga kategori  yaitu,  kategori  Laris  untuk Cluster 0, kategori Kurang Laris untuk Cluster 1, dan kategori Paling Laris untuk Cluster 2. Masing-masing Cluster terbentuk sehingga menghasilkan nilai dan persentase yaitu, Cluster 0  =  235;26%, Cluster 1  =  604;67%, Cluster 2 = 61;7%. Proses Clustering diatas divalidasi oleh Davies Bouldin Index (DBI) dengan nilai 0,341.
Keterkaitan  antara  penelitian  di  atas  dengan penelitian  yang  dilakukan  sama-sama  memakai metode K-Means Clustering tetapi peneliti menambahkan  metode  Normalisasi  min-max  untuk penyebaran  data  yang  merata  dan  menggunakan metode Elbow untuk penentuan jumlah klaster terbaik bedasarkan teknik SSE.
Klasterisasi  merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan  dalam  data  mining.  Tujuannya  adalah mengelompokkan sejumlah data menjadi kelompok- kelompok tertentu (klaster). Dalam proses klasterisasi,  tahap  yang  sangat  krusial  adalah menentukan  atau  mendeskripsikan  nilai  kuantitatif dari tingkat kemiripan atau ketidakmiripan data, yang juga  dikenal  sebagai  ukuran  kedekatan  ( proximity measure ).  Oleh  karena  itu,  perbandingan  beberapa metode  yang  umum  digunakan  menjadi  sangat penting.  Beberapa  metode  tersebut  mencakup perhitungan  jarak  Euclidean,  Manhattan,  dan Minkowsi[8].
Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu  algoritma Clustering yang sering digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Proses ini menghasilkan kelompok data  yang  disebut  sebagai  Cluster  atau  klaster. Kelebihan  dari  algoritma  ini  adalah  kemudahan dalam  implementasi  serta  kompleksitas  waktu  dan ruang  yang  relatif  rendah.  Hal  ini  membuatnya menjadi efisien dalam komputasinya dan menghasilkan hasil yang memuaskan jika klasternya kompak,  berbentuk  hiper-spherical,  dan  mampu memisahkan fitur-fitur ruangnya dengan baik[9].
Klasterisasi  K-Means  sangat  bergantung  pada proses perhitungan jarak. Dengan demikian standardisasi data atau nilai atribut menjadi salah satu faktor  penting  yang  mempengaruhi  kualitas  hasil klasterisasi. Salah satu metode untuk menstandardisasi data adalah dengan proses normalisasi.  Normalisasi  Min-Max  adalah  sebuah metode  dalam  proses  data  yang  menggunakan  nilai maksimum  dan  minimum  dari  suatu  atribut  untuk mengubah data ke dalam rentang baru secara linier, di mana nilai minimum akan diubah menjadi 0 dan nilai maksimum  akan  diubah  menjadi  1.  Tujuan  dari normalisasi ini adalah untuk menciptakan perbandingan  antara  data  yang  seimbang,  sehingga data-data tersebut memiliki skala yang serupa dalam rentang 0 hingga 1[10].
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.141-148
Pada penelitian ini, diterapkan metode klasterisasi K-Means dengan metode perhitungan jarak euclidean dan  penerapan  normalisasi  min-max.  Selain  itu, metode Elbow juga  digunakan  untuk  menentukan jumlah klaster yang paling optimal. Proses metode ini melihat  presentasi  hasil  perbandingan  dari  jumlah total  K  dan  akan  memberikan  sebuah  lekukan  pada grafik  dan  akan  disebut  siku[11].  Penelitian  ini memiliki  kontribusi  praktis  bagi  PT  Mardika  Daya Tribuana  dalam  membantu  keputusan  dan  strategi pemasaran produk dan jasanya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  hasil  informasi  atau  data  murni  tanpa adanya manipulasi sehingga data dalam penelitian ini bersumber  dari  data  penyewaan  PT.  Mardika  Daya Tribuana.  Jenis  data  yang  diberikan  berupa file worksheet dengan  ekstensi  xls,  jumlah  keseluruhan data  pada  bulan  4  Januari  2021  –  29  maret  2023 adalah sebanyak 299 data. Dengan aribut sebanyak 13 yaitu  Tahun,  Bulan,  Nama  Perusahaan,  Merk,  Tipe Kendaraan, Nomor Polisi, Tahun, Masa Sewa(bulan), Mulai  Sewa,  Akhir  Sewa,  Harga  Sewa/Bulan, Marketing, Keterangan.

## 2.2 Penerapan Metode
Pada  penelitian  ini  penerapan  metode  untuk mengolah  data  yang  didapatkan  dari  PT.  Mardika Daya  Tribuana  dengan  menerapkan data  mining menggunakan metode K-Means Clustering . Terdapat beberapa  tahapan  yang  dibuat  dan  bisa  dilihat  pada Gambar  1  yang  merupakan  proses  bagaimana  data penyewaan  yang  ada  pada  PT.  Mardika  Daya Tribuana  diolah  dan  kemudian  mengelompokkan kendaraan mana saja yang di minati oleh konsumen dari segi penyewaannya.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Berikut penjelasan tiap tahapan penerapan metode yang dilakukan pada penelitian ini 1) Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan data  yang  akan  diolah  untuk  menjadi  kebutuhan penelitian.  Proses  pengumpulan  data  terbagi menjadi  2  tahap  yaitu  Studi  Literatur  dan Wawancara.
2) Proses Data Mennggunakan Tahapan KDD
Data diolah manual menggunakan tahapan KDD yaitu,  Data  Selection,  Prepocessing/Cleaning, Transformation, Data mining.

## 3) Proses Normalisasi Min-Max
Pada tahap ini setelah dataset , jumlah Cluster , dan titik centroid yang  telah  melalui  proses  yang sudah  ditetapkan,  maka  proses  normalisasi diperlukan  agar  sebaran  data  yang  dihasilkan merata. Dengan menggunakan rumus:
𝑥 1 = 𝑥 −   𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −   𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
Dimana: x 1 = Data atribut yang akan dinormalisasikan x min = Nilai terkecil atribut tersebut x max = Nilai tertinggi atribut tersebut

## 4) Proses K-Means Clustering
Pada  tahap  ini  setelah dataset dan  titik centroid sudah  di  normalisasi,  penentuan  jumlah  klaster dilakukan  agar  dapat  mengelompokan  dari  data yang  ada.  Berikut  tahapan  algoritma  K- Means[12].
a. Tentukan k sebagai  jumlah Cluster yang akan dibentuk
b. Tentukan k Centroid (titik  pusat Cluster ) awal  secara  acak.  Adapun  rumus  yang digunakan  untuk  menghitung centroid Cluster ke-1 berikutnya sebagai berikut:
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 ; 𝑖 = 1, 2, 3, … 𝑛                         (2)
Dimana: V = centroid pada Cluster
x i = objek ke-i n =  banyaknya  objek  /  jumlah objek yang menjadi anggota Cluster
c. Hitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari  masing-masing centroid dari masing-masing Cluster .  Untuk  menghitung jarak  antara  objek  dengan centroid dapat menggunakan Euclidean Distance .
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛       (3) Dimana: x i = objek x ke-i y i = data y ke-i n = banyaknya objek
d. Alokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam centroid yang paling dekat.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.141-148
e. Lakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan (2).
f. Ulangi langkah ke 3 jika posisi centroid baru tidak sama.

## 5) Proses Metode Elbow
Pada tahap ini fungsi dari SSE adalah menentukan jumlah  K  atau  klaster  yang  terbaik.  Peneliti memberikan  batasan  jumlah  klaster  minimal  2 dan  jumlah  maksimal  klaster  6.  Berikut persamaan SSE disajikan[3]
𝑆𝐸 =   ∑ ∑ ||
𝑥𝑖∈𝑠𝑘
𝑘 𝑘=1 𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 ||                         (4)
Dimana:
K
= jumlah klaster
x i = data k i c k
= centroid klaster

## 6) Analisa Hasil Klaster
Setelah  didapatkan  hasil  SSE,  tahap  selanjutnya melakukan  analisis  klaster  yaitu  mencari  klaster yang  memiliki  nilai  selisih  SSE  yang  terbesar maka  klaster  tersebutlah  yang  paling  optimal untuk digunakan.

## 2.3 Rancangan Layar
Rancangan layar adalah rancangan tampilan atau kata  lain  bisa  digunakan  sebagai  antarmuka  antara pengguna  ( user )  dan  aplikasi  (sistem),  atau  biasa disebut sebagai user interface (UI). Rancangan  layar  menu dataset ini  akan  tampil setelah  admin  memilih  menu dataset ,  admin  bisa menambahkan atau upload data berupa excel melalui button  Choosen  File selain  itu,  admin  juga  dapat menambahkan  data  secara  manual,  mengubah  dan menghapus  data  sesuai  kebutuhan.  Tampilan  bisa dilihat pada Gambar 2

## Gambar 2 Rancangan Layar Dataset
Menu Tentukan Cluster merupakan sub menu dari menu K-Means Clustering , dimana pada saat admin menekan tombol Tentukan Cluster akan menampilkan  halaman  penentuan Cluster .  Admin
dapat  menentukan Cluster sesuai  kebutuhan  setelah menentukan Cluster maka  admin  akan  menekan button simpan untuk proses K- Means . Tampilan bisa dilihat pada Gambar 3
Gambar 3 Rancangan Layar (Tentukan Cluster)
Menu  Proses  Perhitungan  merupakan  sub  menu dari  menu  K-Means Clustering ,  dimana  pada  saat admin  menekan  tombol  Proses  Perhitungan  akan menampilkan  hasil  perhitungan  setiap  perulangan dan  perhitungan  jarak  menggunakan eucliedan distance . Tampilan bisa dilihat pada Gambar 4
Gambar 4 Rancangan Layar (Proses Perhitungan)
Menu  Hasil  Pengelompokan  merupakan  sub menu  dari  menu  K-Means Clustering ,  dimana  pada saat  admin  menekan  tombol  Hasil  Pengelompokan akan  menampilkan  hasil  setiap Cluster dari  proses perhitungan  pada  menu  sebelumnya.  Tampilan  bisa dilihat pada Gambar 5
Gambar 5 Rancangan Layar (Hasil Pengelompokan)
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.141-148

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tampilan Layar
Berdasarkan  rancangan  layar  dan  aplikasi  yang sudah dijelaskan pada bagian sebelumnya, dikembangkan  aplikasi.  Gambar  6  adalah  Tampilan layar login , halaman yang pertama kali akan muncul kepada admin. Untuk menuju ke halaman selanjutnya,  admin  diminta  untuk  memasukkan username dan password yang benar untuk masuk ke halaman dashboard .

## Gambar 6 Tampilan Layar Login
Tampilan layar dashboard ini akan tampil setalah admin berhasil login , pada halaman dashboard akan ditampilkan logo dari perusahaan PT. Mardika Daya Tribuana,  dan  juga  terdapat  5  (Lima)  navbar  yang tersedia  yaitu Dashboard , dataset ,  K-Means Clustering ,  Hasil  dan Logout .  Tampilan  layar dashboard dapat dilihat pada Gambar 7

## Gambar 7 Tampilan Layar Dashboard
Tampilan  layar  dataset  akan  tampil  ketika admin menekan tombol menu dataset, pada halaman dataset  akan  ditampilkan  button  untuk  mengunggah file  excel  dan  setelah  diungkah  akan  tampil  dataset, pada halaman ini juga admin bisa menambahkan data secara manual, menghapus dan mengubah data sesuai kebutuhan. Tampilan layar dataset dapat dilihat pada Gambar 8

## Gambar 8 Tampilan Layar Dataset
Tampilan layar K-Means Clustering adalah yang menjadi inti dari program ini karna di dalam menu ini terdapat  sub  menu-sub  menu  yang  menjadi  proses
dari  K-Means  dan  metode Elbow ,  ketika  admin menekan tombol dataset K-Means maka akan muncul dataset yang sudah di unggah dan dataset yang sudah di Normalisasikan. Tampilan layar dataset K-Means dapat dilihat pada Gambar 9

## Gambar 9 Tampilan Layar Dataset K-Means

## 3.2 Implementasi Metode
Setelah data terkumpul, tahapan yang digunakan yaitu  data  di  proses  menggunakan Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Proses  data  akan dijabarkan sebagai berikut di bawah ini:
1) Data Selection
Data penyewaan yang diperoleh dari PT. Mardika Daya Tribuana memiliki 13 atribut dan 299 baris data.  Berikut  data  penyewaan  disajakan  dalam sampel data pada Tabel 2 sebelum melalui proses data selection.
Tabel 1. Sampel Data Atribut Data No. 1 Tahun 2021 Bulan Januari Nama Perusahaan PT Dharma Harapan Raya Merk Toyota Tipe Kendaraan Fortuner VRZ 2.4 A/T Diesel Nomor Polisi B 21696 SJD Tahun 2020 Masa Sewa (Bulan) 36 Mulai Sewa 04/01/2021 Akhir Sewa 03/01/2024 Harga Sewa/Bulan Rp.12,500,000 Marketing Group Keterangan New Car
Dari  13  atribut  data  dan  299  baris  data,  penulis hanya menggunakan 6 atribut data dan 280 baris data dari  data  penyewaan  pada  PT.  Mardika  Daya Tribuana,  penulis  juga  melakukan  penambahan atribut sebanyak 6. Atribut yang diseleksi dan diambil dari data asli yaitu atribut: “Nomor Polisi”, “Tahun”, “Merek”,  “Tipe  Mobil”,  “Jenis  Kendaraan”,  “Masa Sewa  (Bulan)”.  Sedangkan  penulis  melakukan penambahan atribut sebanyak 6, yaitu atribut: “Status Kendaraan”,  “Berapa  Kali  Penyewaan”,  “Berapa Bulan  Penyewaan”,  “Biaya  Sewa  Mobil”,  “Nilai Terkecil  Penyewaan”,  “Nilai  Terbesar  Penyewaan”, “Nilai  Rata-Rata  Penyewaan”.  Tujuan  dari  seleksi atribut, penambahan atribut, dan seleksi jumlah data dilakukan untuk kebutuhan pengolahan data menggunakan  metode K-Means  Clustering .  Berikut
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.141-148
sampel  data  disajikan  setelah  melalui  proses  seleksi pada Tabel 2
Tabel 2. Sampel Data Setelah Seleksi Atribut Data No. 1 nomor_polisi B 21696 SJD tahun_kendaraan 2020 merek Toyota tipe_mobil Fortuner VRZ 2.4 A/T Diesel jenis_kendaraan SUV status_kendaraan Baru berapa_kali_penyewaan 1 berapa_bulan_penyewaan 36 biaya_sewa_permobil_sebulan 12500000 nilai_terkecil_penyewaan 12500000 nilai_terbesar_penyewaan 12500000 nilai_rata_rata_penyewaan 12500000

## 2) Preprocessing/Cleaning
Pada tahap ini data penyewaan PT. Mardika Daya Tribuana ada beberapa atribut yang tidak digunakan pada  penelitian  ini,  atribut-atribut  yang  digunakan adalah  atribut  yang  diperlukan  untuk  melakukan proses  K-Means  Clustering.  Atribut  yang  tidak digunakan  yaitu:  Tahun,  bulan,  nama  perusahaan, mulai  sewa,  akhir  sewa,  marketing.  Atribut-atribut yang digunakan dan penambahan atribut bisa dilihat pada  Tabel  2  Penulis  juga  menemukan  data  yang rancu  pada  nomor  polisi  yaitu:  “B  2229  SOK”,  “B 2379 SOW”, dan “B 2380 SOW” dan ada beberapa nomor polisi lainnya, yaitu data mengalami duplikat. Penulis  juga  menemukan  merek  dan  tipe  kendaraan “Suzuki”,  “Ambulance”  2  buah  tidak  ada  nomer polisinya,  maka  penulis  mengambil  langkah,  data yang duplikat dan tidak ada nomor polisinya dihapus dengan tujuan agar data bisa diolah pada data mining. Total  data  yang  tadinya  ada  299  baris  setelah melakukan  tahapan  cleaning  ini  berkurang  menjadi 280 baris.

## 3) Transformation
Pada  tahap  ini  atribut  dan  data  penyewaan  PT. Mardika  Daya  Tribuana  akan  disesuaikan  dengan kebutuhan  proses  data mining menggunakan K- Means  Clustering .  Contohnya  seperti  pada  atribut Nomor Polisi diubah menjadi nomor_polisi , atribut Tahun diubah menjadi tahun_kendaraan ,  atribut Tipe Kendaraan diubah menjadi tipe_mobil , atribut Keterangan diubah  menjadi status_kendaraan , atribut Masa sewa(bulan) diubah menjadi berapa_bulan_penyewaan ,
atribut
Harga
Sewa/Bulan
diubah menjadi biaya_sewa_permobil_sebulan ,  dan  penambahan atribut Jenis kendaraan diubah menjadi jenis_kendaraan. Format  pada  isi  atribut  adapun juga  yang  diubah  seperti  pada  isi  atribut status_kendaraan yang awalnya “ New Car ” menjadi “ baru ”,  isi  atribut  biaya_sewa_permobil_sebulan
yang awalnya “ Rp. 12.500.000 ” menjadi “ 12500000 ”,  pada  penambahan  atribut,  ada  isi  data yang  diubah  mengikuti  rujukan  pada  data  aslinya seperti  isi  pada  atribut berapa_kali_penyewaan isinya berupa numerik dimana itu diambil dari berapa kali  penyewaan  permobil  dari  kurun  waktu  2021- 2023 sesuai data peyewaan pada PT. Mardika Daya Tribuana, isi pada atribut nilai_terkecil_penyewaan isinya berupa numerik dimana itu diambil dari harga sewa terendah per mobil sesuai data penyewaan pada PT.  Mardika  Daya  Tribuana,  isi  pada  atribut nilai_terbesar_penyewaan isinya  berupa  numerik dimana itu diambil dari harga sewa terbesar per mobil sesuai  data  penyewaan  pada  PT.  Mardika  Daya Tribuana, isi pada atribut nilai_rata_rata_penyewaan isinya  berupa  numerik dimana  itu  diambil  dari  harga  sewa  terendah  dan terbesar  dari  per  mobil  kemudian  di  rata-ratakan sesuai  data  penyewaan  pada  PT.  Mardika  Daya Tribuana.  Tujuan  dari  tranformasi  ini  adalah  untuk kebutuhan  dalam  proses K-Means  Clustering yang diimplementasikan  pada  sistem  aplikasi.  Berikut sampel  data  disajikan  sebelum  di  transformasi terdapat  pada  Tabel  3  dan  sampel  data  disajikan sesudah di transformasi terdapat pada Tabel 4

## Tabel 3. Sampel Data Sebelum Transformasi
Atribut Data Nomor Polisi B 21696 SJD Tahun 2020 Merek Toyota Tipe Kendaraan Fortuner VRZ 2.4 A/T Diesel Jenis Kendaraan SUV Keterangan New Car Berapa Kali Penyewaan 1 Masa Sewa (bulan) 36 Harga Sewa Mobil/Bulan Rp. 125000000 Nilai Terkecil Penyewaan Rp.125000000 Nilai_Terbesar Penyewaan Rp. 125000000 Nilai Rata Rata Penyewaan Rp. 125000000 Tabel 4. Sampel Data Sesudah Transformasi Atribut Data nomor_polisi B 21696 SJD tahun_kendaraan 2020 Merek Toyota tipe_mobil Fortuner VRZ 2.4 A/T Diesel jenis_kendaraan SUV status_kendaraan Baru berapa_kali_penyewaan 1 Berapa_bulan_penyewaan 36 biaya_sewa_mobil_sebulan 125000000 nilai_terkecil_penyewaan 125000000 nilai_terbesar_enyewaan 125000000 nilai_rata_rata_penyewaan 125000000

## 4) Data Mining
Setelah melewati proses selection, preprocessing, transformation ,  kemudian  data  diolah  untuk dicari  informasinya  dalam  data  menggunakan
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.141-148
algoritma K-Means Clustering . Data yang sudah diolah  disimpan  pada database dan  diproses dengan  sistem  yang  dibangun  menggunakan  K- Means Clustering
3.3 Pengujian Kualitas Klaster Pengujian
kualitas klaster diterapkan menggunakan  data  penyewaan  pada  PT.  Mardika daya Tribuana dengan total data sebanyak 280 baris data, penulis menguji kualitas klaster dengan range 2 klaster hingga 6 klaster menggunakan metode Elbow , dengan  melihat  jumlah  nilai  SSE  yang  tertinggi, dimana  klaster  yang  mempunyai  nilai  SSE  tertinggi merupakan klaster  yang optimal  untuk dipakai  pada penelitian ini.

## 3.4 Pengujian Jumlah Klaster Terbaik
Pengujian  untuk  menentukan  jumlah  atau  nilai klaster  terbaik  menggunakan  metode Elbow dengan range jumlah klaster 2 hingga 6 klaster. Dimana hasil dengan  nilai  SSE  tertinggi  akan  menjadi  acuan pemakaian klaster untuk penelitian ini. Berikut Tabel 2  disajikan  untuk  hasil  perhitungan  menggunakan metode Elbow .
Tabel 5. Hasil SSE Jumlah klaster Nilai SSE Nilai Selisih 2 23.700015185454 23.700015185454 3 13.255548218698 10.444466966756 4 17.874803680496 4.6192554617973 5 11.055794912194 6.819008768302 6 7.3935736791951 3.6622212329984
Berdasarkan  Tabel  1  nilai  selisih  tertinggi  terdapat pada  k=2  yakni  23.700015185454.  oleh  karena  itu nilai ini menunjukkan bahwa Cluster optimal terdapat pada  k=2.  Namun  demikian,  pembagian Cluster tersebut  tentunya  harus  melalui  pertimbangan lainnya. jika pembagian Cluster terlalu sedikit maka tidak maksimal. Oleh karena itu penulis merekomendasikan  menggunakan  k=3  dimana  pada pengujian nilai selisih k=3 yakni 10.444466966756. k=3  pada  pengujian  memiliki  nilai  terbesar  kedua setelah k=2.

## 3.5 Hasil Klasterisasi
Berdasarkan  Tabel  1  pengelompokan  data menjadi  3  (tiga)  klaster  juga  dapat  dipilih  karena memiliki  nilai  SSE  terbesar  kedua  setelah  2  (dua) klaster.  Pemakaian  3  (tiga)  klaster,  penyajian  data menjadi  lebih  efektif  dan  informatif  dibandingkan dengan  2  (dua)  klaster  karena  terlalu  sedikit pembagiannya.
Hasil  penelitian  dengan  nilai  k=3  atau  dengan  3 klaster  menggunakan  data  penyewaan  pada  PT. Mardika  Daya  Tribuana  sebanyak  280  baris  data ditampilkan  mulai  dari  klaster  1  hingga  klaster  3, pengujian  pada  klasterisasi  dengan  3  klaster, memiliki  dengan  jumlah  anggota  masing-masing klaster adalah 113 data pada klaster 1, 156 data pada
klaster  2,  dan  11  data  pada  klaster  3.  Tabel  4.12 merupakan penyajian hasil klasterisasi data penyewaan jika dilakukan dengan nilai klaster 3.
Tabel 6. Klasterisasi dan informasi data penyewaan dengan nilai k=3 Klaster Informasi 1(11) Kelompok ini merupakan kendaraan dengan level rendah dari segi peminatnya 2(113) Kelompok ini merupakan kendaraan dengan level sedang dari segi peminatnya 3(156) Kelompok ini merupakan kendaraan dengan level tinggi dari segi peminatnya

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  metode  K-Means Clustering dapat  diterapkan  untuk  mengelompokan  kendaraan pada  PT.  Mardika  Daya  Tribuana,  pada  proses pengujian terhadap 280 data penyewaan, didapatkan hasil 11 data pada klaster 1, 113 data pada klaster 2, dan 156 data pada klaster 3. Adapun jumlah Cluster yang  direkomendasikan  berdasarkan  perhitungan nilai SSE adalah 2 Cluster . Tetapi pada prakteknya, jumlah Cluster sendiri dapat ditentukan sendiri oleh pengguna  sesuai  kebutuhan  dan  berdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu, oleh karena itu pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  3  (tiga) Cluster yang dimana nilai selisih SSE pada 3 Cluster adalah  nilai  tertinggi  kedua  setelah  nilai  selisih Cluster 2,  maka  dapat  dikatakan  3 Cluster juga optimal untuk dipakai pada penelitian ini. Diharapkan pada  penelitian  selanjutnya,  klasterisasi  dapat dikembangkan dengan menerapkan berbagai metode klasterisasi lainnya seperti Fuzzy K-Means, Fuzzy C- Means,  K-Medoids,  dan  sebagiannya . Dalam penentuan titik centroid awal atau nilai centroid awal, diharapkan  menggunakan  metode  yang  tepat  agar hasil pengelompokan jauh lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Humaira  Mufidah,  M.  Risky,  Z.  Anshori,  and D.  Jenderal  Penyelenggaraan  Haji  dan  Umrah Kementerian  Agama,  “Ciledug  Raya  No.99, RT.10/RW.2,  Petukangan  Utara,” Jurnal  Media Infotama , vol. 19, no. 1, pp. 3–4, 2023.
[2] N. I. Febianto and N. Palasara, “Analisa Clustering K-Means  Pada  Data  Informasi  Kemiskinan  Di Jawa Barat Tahun 2018,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 130– 140, Aug. 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653.
[3] A.  Solichin  and  K.  Khairunnisa,  “Klasterisasi Persebaran  Virus  Corona  (Covid-19)  Di  DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means,” Fountain of Informatics Journal , vol. 5, no. 2, p. 52, Oct. 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4905.
[4] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan
Algoritma  K-Means,” Jurnal  Teknologi  dan
Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online].
Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[5] F.  Amelia,  I.  Iskandar,  S.  Kurnia  Gusti,  and  E.
Haerani,  “KREA-TIF:  JURNAL  TEKNIK INFORMATIKA  Clustering  Keluarga  Miskin Desa Bina Baru dengan Metode K-Medoids,” vol.
11,  no.  1,  pp.  1–13,  2023,  doi:  10.32832/krea- tif.v11i1.14104.
[6] C.  Adi  Rahmat,  H.  Permatasari,  E.  Rasywir,  and Y.  Pratama,  “Penerapan  K-Means  Untuk Clustering  Kondisi  Gizi  Balita  Pada  Posyandu,” vol.  7,  no.  1,  pp.  207–213,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5142.
[7] S. Butsianto and N. T. Mayangwulan, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Mobil Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi , vol. 3, no. 3, 2020.
[8] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means  Clustering  Ujian  Nasional  Sekolah
Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 1, p. 51, Jan. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[9] C.  Selvi,  D.  Sembiring,  L.  Hanum,  and  S.
Parsaoran  Tamba,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk
Menentukan  Judul  Skripsi  Dan  Jurnal  Penelitian (Studi  Kasus  FTIK  UNPRI),” Jurnal  Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima) , vol. 5, no.
2, 2022.
[10] S.  Dwididanti  and  D.  A.  Anggoro,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  Bisecting  K-Means  dan Fuzzy  C-Means  pada  Data  Pengguna  Kartu Kredit,” Emitor:  Jurnal  Teknik  Elektro ,  vol.  22, no. 2, pp. 110–117, Aug. 2022, doi:
10.23917/emitor.v22i2.15677.
[11] I.  Wahyudi,  M.  Burhanis  Sulthan,  and  L. Suhartini,  “Analisa  Penentuan  Cluster  Terbaik
Pada  Metode  K-Means  Menggunakan  Elbow Terhadap Sentra Industri Produksi Di Pamekasan,” 2021.
[12]
A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “Optimasi Cluster  K-Means  Menggunakan  Metode  Elbow Pada Data Pengguna Narkoba Dengan Pemrograman Python,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.