## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573

## Implementation of K-Means and Agglomerative Hierarchical Methods to House Clusterization

## Abdul Rozaq
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas PGRI Madiun, Madiun, Indonesia Email: rozaq@unipma.ac.id
Email Penulis Korespondensi: rozaq@unipma.ac.id
Abstrak− Masyarakat  secara  umum  akan  berpendapat  jika  membangun  rumah  dengan  luas  bangunan  lebih  besar  akan menghabiskan biaya lebih mahal dari pada membangun rumah dengan luas bangunan lebih kecil. Pandangan tersebut tidak selalu benar karena bebapa faktor yang mempengaruhi besar kecilnya biaya tergantung dari luas bangunan, perbandingan campuran antara  semen,  pasir  dan  kapur,  kwalitas  bahan  bangunan  yang  digunakan  sehingga  akan  mempengaruhi  biaya  yang  harus dipersiapkan. Berdasarkan kasus tersebut maka peneliti mengelompokkan data  ( clustering ) menggunakan eucludian distance untuk mengukur jarak antar titik. Mengelompokkan 200 data berdasarkan 2 fitur yaitu fitur jumlah semen dan jumlah biaya yang belum  punya  label.  Hasil  penelitian  menunjukkan clustering dengan  metode K-Means mampu  mengelompokkan  200  data kedalam 3 kelompok dengan hasil  kelompok satu sebanyak 50 data, kelompok 2 sebanyak 50 data, kelompok 3 sebanyak 100 data  dengan  waktu  komputasi  sebesar  0,444  detik  dan silhouette 0,82  sedangkan  hasil  penelitian clustering menggunakan metode Agglomerative Hierarchical dengan single linkage menunjukkan data dikelompok 1 sebanyak 100 data, kelompok 2 sebanyak 50 data, kelompok 3 sebanyak 50 data dengan waktu komputasi sebesar 3,22 detik dan silhouette 0,51
Kata Kunci: K-Means; Hierarchical; Agglomerative; Single Linkage; Silhouette
Abstract− People in general will think that building a house with a larger building area will cost more than building a house with a smaller building area. This view is not always correct because several factors that affect the size of the cost depend on the size of the building, the ratio of the mixture between cement, sand and lime, the quality of the building materials used  so that  it  will  affect  the  costs  that  must  be  prepared.  Based  on  this  case,  the  researchers  grouped  the  data  (clustering)  using Euclidean distance to measure the distance between points. Grouping 200 data based on 2 features, namely the amount of cement and the amount of costs that do not have a label. The results showed that clustering with the K-Means method was able to group 200 data into 3 groups with the results of group one as much as 50 data, group 2 as much as 50 data, group 3 as much as 100 data with a computation time of 0.444 seconds and silhouette 0.82 while the results of clustering research using the Agglomerative Hierarchical method with a single linkage shows 100 data in group 1, 50 data in group 2, 50 data in group 3 with a computation time of 3.22 seconds and silhouette 0.51
Keywords : K-Means; Hierarchical; Agglomerative; Single Linkage; Silhouette

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan  rumah  hunian  sangat  diperlukan  kalkulasi  yang  tepat  sehingga  material  ataupun  biaya  dapat dipersiapkan oleh pemilik rumah atau jasa pengembang perumahan [1]. Banyak faktor yang mempengaruhi biaya rumah [2] diantaranya kontur tanah, luas bangun, material dari kebutuhan semen hingga cat untuk finishing dan biaya tenaga kerja. Pada penelitian ini peneliti akan mengelompokkan jenis rumah berdasarkan jumlah semen yang dibutuhkan untuk membuat rumah dan total biaya yang dikeluarkan dikarenakan kebutuhan semen dan total biaya sangat bervariatif tergantung dengan luas bangunan dan komposisi campuran material.
Luas bangunan lebih kecil belum tentu biayanya akan lebih murah daripada luas bangunan yang lebih besar, misal luas bangunan rumah 36meter persegi belum tentu akan lebih murah jika dibandingkan dengan luas bangunan 42meter persegi. Salah satu faktor yaitu perbandingan campuran antara semen, pasir dan kapur sehingga dengan variasi campuran tersebut akan sangat berpengaruh terhadap biaya yang dibutuhkan. Semakin sedikit semen dapat pembangunan rumah akan semakin sedikit biaya yang akan dikeluarkan tetapi semekin kecil semen dalam campuran maka  kekuatan  rumah  akan  semakin  berkurang  [3].  Bagaimana  pengelompokkan  bahan  bangunan  berdasarkan semen dan biaya dapat mengoptimalkan jumlah dana masyarakat untuk membangun rumah?
Berdasarkan banyak variasi dalam pencampuran komposisi  adukan maka peneliti mengelompokkan data kebutuhan rumah berdasarkan banyaknya semen serta banyaknya biaya yang dikeluarkan menggunakan metode K-Means dan Hierarchical . Alasan peneliti menggunakan 2 fitur adalah komposisi adukan mewakili banyaknya variatif  dalam  adukan  sehingga  campuran  semen  akan  menentukan  biaya  sedangkan  biaya  mewakili  bahan bangunan yang jika ukuran bangunan lebih besar pasti membutuhkan bahan lebih banyak seperti kayu, reng, cat dan lainnya.
Beberapa rujukan jurnal terdahulu yang relevan dengan penelitian ini diantaranya Dalam penelitian [4] dari data  10  kecamatan  dengan  membagi  menjadi  3  cluster  menggunakan  metode K-Means didapatkan  hasil  untuk klaster satu terdapat lima kecamatan, klaster dua sebanyak dua kecamatan dan klaster tiga sebanyak tiga kecamatan. Dalam penilitian [5] menghasilkan obat yang masuk kelompok low pemakaian pertahuannya di bawah 18000 biji, pemakaian obat medium pertahunnya diatas 18000 biji sedang pemakaian obat high pertahunnya mencapai diatas 70000 biji.  Dalam penelitian [6] menyatakan pengelompokkan berdasarkan penjualan menjadi 3 cluster yaitu low , medium dan high kemudian  data  manual  clustering  dibandingkan  dengan  aplikasi  menggunakan K-Means hasil yang  didapat  sebesar  100%.  Dalam  penelitian  [7]  menyatakan  dengan  dataset  sebesar  10.773  dikelompokkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
menggunakan K-Means dengan 3 kelompok sedikit, sedang dan banyak peminat. Hasilnya kelompok sedikit sebesar 167 unit, kelompok sedang sebesar 2.803 unit dan kelompok banyak peminat sebesar 7.794 unit. Dalam penelitian [8]  menyatakan  dengan Hierarchical  clustering untuk  mengelompokkan  data  kredit  di  bank  dengan  pengujian sebesar 822 data maka diperoleh kelompok 1 sebesar 98%, kelompok 2 sebesar 1% dan kelompok 3 sebesar 1%. Dalam  penelitian  [9]  menyatakan  penjualan  LINKAJA  menggunakan K-Means dan Hierarchical memperoleh tingkat akurasi sebesar 93.33% untuk penjualan ditahun 2017 dan 90% untuk data penjulan ditahun 2018. Dalam penelitian  [10]  mengelompokkan  pelanggan  dengan  7  kelompok  menggunakan AHC dengan  hasil  kelompok pertama  sebanyak  20 data,  kelompok  dua  sebanyak  43  data, kelompok  tiga  sebanyak  75  data, kelompok  empat sebanyak 158 data, kelompok lima sebanyak 9 data, kelompok enam sebanyak 2 data dan kelompok tujuh sebanyak 1 data. Dalam penelitian [11] dengan sepuluh objek kabupaten dan sepuluh fitur menggunakan AHC dengan metode pengukuran euclidean distance dan Manhattan distance serta metodologi CRISP-DM dapat menghasilkan tingkat kemisikinan yang mudah dipahami dan sistematis. Dalam penelitian [12] dengan menggunakan tiga metode yang ada dalam AHC dapat menghasilkan  dendogram paling seimbang adalah Average Linkage

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah dalam penelitian ditunjukkan pada gambar 1

## Gambar 1. Langkah Penelitian
1. Pengumpulan data: pada tahap ini penelitian mengumpulkan data dengan cara observasi ke lapangan sehingga peneliti bisa memperoleh data sebanyak 200 data.
2. Menetuan fitur: data yang telah diperoleh terdapat 15 fitur sehingga peneliti harus memilih fitur yang paling cocok  untuk  diclustering  sehingga  terbentuk  point  yang  yang  bisa  mewakili  data  maka  penulis mengelompokkan berdasarkan jumlah semen dan biaya yang dibutuhkan.
3. Menerapkan data yang sudah diperoleh ke dalam metode K-Means dan Hierarchical.
4. Menghitung hasil clustering dengan K-means dan Hierarchical
5. Menghitung waktu yang diperlukan dari metode K-Means dan Hierarchical
6. Menghitung silhouette dari metode K-Means dan Hierarchical
2.1 Clustering
Clustering merupakan teknik membagi populasi atau titik data menjadi beberapa kelompok sehingga titik data pada kelompok yang memiliki kemiripan dengan titik data lain dalam kelompok yang sama dan berbeda dengan titik data pada kelompok lain. Clustering termasuk dalam pembelajaran tidak terawasi atau unsupervised learning [13].

## 2.2 K-Means
K-Means merupakan algoritma yang pengelompokkan yang sangat familiar dan mudah untuk diimplementasikan. K-Means membagi sekumpulan sampel kedalam k kelompok atau cluster yang terpisah menggunakan nilai rata-rata anggota sebagai indikator utama. Titik ini biasanya disebut Centroid, mengacu pada entitas aritmatika dengan nama yang sama, dan direpresentasikan sebagai vektor dalam ruang dimensi yang berubah-ubah. Setelah menetapkan titik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
centroid maka alngkah selankutnya menghitung jarak terdekat antar titik dengan pmenggunkan eucludian distance dengan persamaan (1)
𝑑 𝑖𝑗 =   √(𝑎 𝑖 − 𝑎 𝑗 ) 2 + (𝑏 𝑖 − 𝑏 𝑗 ) 2 (1)
Dalam K-Means untuk menentukan banyaknya cluster yang dapat mempresentasikan data dengan baik maka dapat menggunakan metode Elbow [14]. Langkah-langkah K-Means ditunjukkan sebagai berikut: 1. sampel data yang tidak diklasifikasikan dan mengambil elemen k sebagai sentroid awal.
2. Menghitung jarak antara sampel data dan sampel yang dipilih pertama dan mendapatkan sentroid pertama yang dihitung.
3. Setelah sentroid berubah, perpindahannya akan memicu perubahan jarak individu, sehingga keanggotaan cluster dapat berubah.
4. Jika langkah 3 ada perubahan sentroid maka ulangi langkah 2.
5. Jika langkah ke 3 tidak ada perubahan sentroid maka proses selesai

## 2.3 Agglomerative Hierarchical
Pada  prinsipnya  hierarchical  sama  dengan  pengelompokkan  dengan K-Means yaitu  pengelompokkan  tanpa memberikan label pada data tetapi ada perbedaan yaitu setiap data adalah kluster sehingga data tersebut akan di bagi-bagi  kedalam  kluster  sampai  membetuk  satu  kluster  kemudian  dipecah  kedalam  jumlah  kluster  yang  telah ditentukan. Langkah-langkah Hierarchical sebagai berikut:
1. Setiap point atau data merupakan kluster
2. Tentukan 2 poin yamg saling berdekatan sehingga poin tersebut akan menjadi 1 kluster, misal dberi nama kluster A
3. Tentukan nilai yang paling dekat dengan kluster A.
4. Iterasi langkah kedua sampai hanya menghasilkan 1 kluster.

## 2.4 Single Linkage
Merupakan salah satu metode yang ada di agglomerative dengan mencari jarak terdekat dari kedua obyek dengan persamaan 1 kemudian hasil perhitungan dari persamaan 1 dipilih nilai terkecil dari jarak kedua obyek tersebut [15]
2.5 Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient menurut  [16] menghitung nilai rerata setiap titik pada keseluruhan obyek yang ada dalam cluster dengan menggunakan persamaan (2)
𝑆 𝑖 = 𝑏 𝑖 −𝑎 𝑖 max 𝑎 𝑖 ,𝑏 𝑖
(2)
Clustering dengan K-Means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan K-Means
Dataset awal ditunjukkan pada tabel 1 merupakan data yang didapat dari pengembang perumahan.
Tabel 1. Dataset Awal No Semen (sak) Biaya (Rp) 1 223,57 73.119.168 2 223,57 71.749.848 3 223,57 75.085.368 4 223,57 69.543.768 5 223,57 69.097.368 ... ... ... 90 165,86 91.353.782,40 91 154,33 98.253.072 92 154,33 96.587.472 93 154,33 100.615.872 94 154,33 93.985.272 ... ... ... 196 455,82 170.337.264,40 197 455,82 167.780.184,40 188 455,82 175.758.264,40

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
199 455,82 167.237.664,40 200 455,82 166.326.264,40
Tentukan cluster secara acak seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Menentukan cluster awal C1 117,44 65.786.287 C2 220,05 121.989.400 C3 799,93 185.500.072 Iterasi 1
Perhitungan menggunakan persamaan (1) dan data pada tabel 1.
𝑑 1,1 =   √ 223,57 2 −   117,44 2 +   73.119.168 2 − 65.786.287 2 = 7.332.880,80
𝑑 1,2 =   √ 223,57 2 −   220,05 2 +   73.119.168 2 − 121.989.400 2 = 48.870.232
𝑑 1,3 =   √ 223,57 2 −   799,93 2 +   73.119.168 2 − 185.500.072 2 =  112.380.904
𝑑 2,1 =   √ 223,57 2 −   117,44 2 +   71.749.848 2 − 65.786.287 2 = 5.963.560,80
𝑑 2,2 =   √ 223,57 2 −   220,05 2 +   71.749.848 2 − 121.989.400 2 =  50.239.552
𝑑 2,3 =   √ 223,57 2 −   799,93 2 +   71.749.848 2 − 185.500.072 2 =  113.750.224
𝑑 3,1 =   √ 223,57 2 −   117,44 2 +   75.085.368 2 −65.786.287 2 =  9.299.080,80
𝑑 3,2 =   √ 223,57 2 −   220,05 2 +   75.085.368 2 −121.989.400 2 =  46.904.032
𝑑 3,3 =   √ 223,57 2 −   799,93 2 +   75.085.368 2 −185.500.072 2 =  110.414.704
𝑑 4,1 =   √ 223,57 2 −   117,44 2 +   69.543.768 2 −65.786.287 2 =  3.757.480,80
𝑑 4,2 =   √ 223,57 2 −   220,05 2 +   69.543.768 2 −121.989.400 2 =  52.445.632
𝑑 4,3 =   √ 223,57 2 −   799,93 2 +   69.543.768 2 −185.500.072 2 =  115.956.304
𝑑 5,1 =   √ 223,57 2 −   117,44 2 +   69.097.368 2 −65.786.287 2 =  3.311.080,80
𝑑 5,2 =   √ 223,57 2 −   220,05 2 +   69.097.368 2 −121.989.400 2 =  52.892.032
𝑑 5,3 =   √ 223,57 2 −   799,93 2 +   69.097.368 2 −185.500.072 2 =  116.402.704
𝑑 90,1 =   √ 165,86 2 −  117,44 2 +   91.353.782,40 2 −65.786.287 2 =  26.106.895,20
𝑑 90,2 =   √ 165,86 2 −  220,05 2 +   91.353.782,40 2
−121.989.400 2 =  30.096.217,60
𝑑 90,3 =   √ 165,86 2 −  799,93 2 +   91.353.782,40 2
−185.500.072 2
=  93.606.889,60
𝑑 91,1 =   √ 165,86 2 −  117,44 2 +   98.253.072 2 −65.786.287 2 =  25.567.495,20 𝑑 91,2 =   √ 165,86 2 −  220,05 2 +   98.253.072 2
−121.989.400 2 =  30.635.617,60
𝑑 91,3 =   √ 165,86 2 −  799,93 2 +   98.253.072 2 −185.500.072 2
=  94.146.289,60
𝑑 92,1 =   √ 154,33 2 −  117,44 2 +   96.587.472 2
−65.786.287 2 =  32.466.784,80
𝑑 92,2 =   √ 154,33 2 −  220,05 2 +   96.587.472 2
−121.989.400 2 =  23.736.328
𝑑 92,3 =   √ 154,33 2 −  799,93 2 +   96.587.472 2
−185.500.072 2 =  87.247.000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
𝑑 93,1 =   √ 154,33 2 −  117,44 2 +   100.615.872 2 −65.786.287 2 =  30.801.184,80
𝑑 93,2 =   √ 154,33 2 −  220,05 2 +   100.615.872 2 −121.989.400 2 =  25.401.928 𝑑 93,3 =   √ 154,33 2 −  799,93 2 +   100.615.872 2 −185.500.072 2 =  88.912.600
𝑑 94,1 =   √ 154,33 2 −  117,44 2 +   93.985.272 2 −65.786.287 2 =  34.829.584,80
𝑑 94,2 =   √ 154,33 2 −  220,05 2 +   93.985.272 2 −121.989.400 2 =  21.373.528
𝑑 94,3 =   √ 154,33 2 −  799,93 2 +   93.985.272 2 −185.500.072 2 =  84.884.200
𝑑 196,1 =   √ 455,82 2 −  117,44 2 +   170.337.264,40 2 −65.786.287 2 = 104.550.977,20
𝑑 196,2 =   √ 455,82 2 −  220,05 2 +   170.337.264,40 2 −121.989.400 2 = 48.347.864,40
𝑑 196,3 =   √ 455,82 2 −  799,93 2 +   170.337.264,40 2 − 185.500.072 2 =  15.162.807,60
𝑑 197,1 =   √ 455,82 2 −  117,44 2 +   167.780.184,40 2 − 65.786.287 2 = 101.993.897,20
𝑑 197,2 =   √ 455,82 2 −  220,05 2 +   167.780.184,40 2 − 121.989.400 2 =  45.790.784,40
𝑑 197,3 =   √ 455,82 2 −  799,93 2 +   167.780.184,40 2 − 185.500.072 2 =  17.719.887,60
𝑑 198,1 =   √ 455,82 2 −  117,44 2 +   175.758.264,40 2 −65.786.287 2 =  109.971.977,20
𝑑 198,2 =   √ 455,82 2 −  220,05 2 +   175.758.264,40 2 −121.989.400 2 =  53.768.864,40
𝑑 198,3 =   √ 455,82 2 −  799,93 2 +   175.758.264,40 2 −185.500.072 2 =  9.741.807,61
𝑑 199,1 =   √455,82 2 −   117,44 2 +  167.237.664,40 2 =  101.451.377,20 𝑑 199,2 =   √ 455,82 2 −  220,05 2 +   167.237.664,40 2 − 121.989.400 2 =  45.248.264,40
𝑑 199,3 =   √ 455,82 2 −  799,93 2 +   167.237.664,40 2 − 185.500.072 2 =  18.262.407,60
𝑑 200,1 =   √ 455,82 2 −  117,44 2 +   166.326.264,40 2 − 65.786.287 2 =  100.539.977,20
𝑑 200,2 =   √ 455,82 2 −  220,05 2 +   166.326.264,40 2 − 121.989.400 2 =  44.336.864,40
𝑑 200,3 =   √ 455,82 2 −  799,93 2 +   166.326.264,40 2 − 185.500.072 2 =  19.173.807,60
Pada tabel 3 menunjukkan hasil perhitungan iterasi 1 kemudian memilih nilai terkecil dari setiap baris untuk menentukan cluster
Tabel 3. Hasil Iterasi Pertama No Semen (sak) Biaya (Rp) Cluster 1 223,57 73.119.168 1 2 223,57 71.749.848 1 3 223,57 75.085.368 1 4 223,57 69.543.768 1 5 223,57 69.097.368 1 ... ... ... ... 90 165,86 91.353.782,40 1 91 154,33 98.253.072 2 92 154,33 96.587.472 2 93 154,33 100.615.872 2 94 154,33 93.985.272 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
No Semen (sak) Biaya (Rp) Cluster ... ... ... ... 196 455,82 170.337.264,40 3 197 455,82 167.780.184,40 3 188 455,82 175.758.264,40 3 199 455,82 167.237.664,40 3 200 455,82 166.326.264,40 3 Jumlah Cluster 1: 72 Jumlah Cluster 2: Jumlah Cluster 3: 78 50

## Cluster Baru
Pembentukan cluster baru setelah dilakukan iterasi 1 kemudian dilakukan iterasi 2 untuk memastikan cluster yang dihitung  tidak  akan  melakukan  perubahan  cluster  yang  ditunjukkan  pada  tabel  2  dengan  nama  kolom  cluster, dimana tabel 3 kolom cluster pada iterasi 1 harus sama dengan kolom cluster pada iterasi 2 maka proses clustering selesai.  Jika  mengalami  perubahan  maka  lakukan  perhitungan  cluster  baru  seperti  yang  ditunjukkan  tabel  3. Berdasarkan iterasi 2 dan seterusnya sampai tidak ada perubahan cluster seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.
𝐶1 𝑆𝑒𝑚𝑒𝑛 =
223,57+ 223,57+ 223,57+ 223,57+223,57 + ⋯+ 165,86+ … 78 =  179,78 𝐶1 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 = 73.119.168 + 71.749.848 + 75.085.368 + 69.543.768 + 69.097.368 + …+91.353.782,40+⋯ 78 =  73.194.977,37
𝐶2 𝑆𝑒𝑚𝑒𝑛 = …+154,33 + 154,33+ 154,33+154,33 + ⋯ 72 =  304,53 𝐶2 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 =
… + 98.253.072 + 96.587.472 + 100.615.872 + 93.985.272 + ⋯ 78
=  107.634.879,98
𝐶3 𝑆𝑒𝑚𝑒𝑛 = …+ 455,82 + 455,82+ 455,82+455,82 + 455,82 50 =  614,92 𝐶3 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 = … + 170.337.264,40 + 167.780.184,40 + 175.758.264,40 + 167.237.664,40 + 166.326.264,40 50
=  172.112.780,20 Tabel 4. Cluster Baru C1 179,78 73.194.977,37 C2 304,53 107.634.879,98 C3 614,92 172.112.780,20
Pada gambar 2 menunjukkan hasil jumlah cluster berdasarkan elbow dimana metode ini merupakan Teknik menetapkan berapa banyak cluster berdasarkan banyaknya cluster yang membentuk siku pada titik [17] [18]
Gambar 2. Menentukan Jumlah Cluster
Pada gambar 3 menunjukkan hasil visualisasi 200 data menggunakan K-Means dengan 3 cluster.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573

## Gambar 4. Hasil Clustering K-Means
Pada gambar 4 menunjukkan hasil clustering dengan K-Means dimana cluster pertama sebanyak 50 data, cluster kedua sebanyak 50 data dan cluster ketiga sebanyak 100 data dengan waktu komputasi sebesar 0,444 detik dan silhouette 0,82

## 3.2 Penerapan Hierarchical
Dataset awal merupakan data dari pengembang perumahan Pada tabel 5 merupakan potongan dataset hierarchical yang akan dihitung menggunakan persamaan (1).
Tabel 5. Dataset Hierarchical No Semen (Sak) Biaya (Rp) 1 223,57 73.119.168 2 223,57 71.749.848 3 223,57 75.085.368 4 223,57 69.543.768 5 223,57 69.097.368 6 223,57 69.027.199,20 7 223,57 67.765.879,20 8 223,57 71.749.399,20 9 223,57 67.467.799,20 10 223,57 67.021.399,20 … … … 16 210,71 68.356.104 … … … 200 455,82 166.326.264,40
𝑑 2,1 =   √ 223,57 2 −   223,57 2 +   73.119.168 2 − 71.749.848 2 = 1.369.320
𝑑 3,2 =   √ 223,57 2 −   223,57 2 +   71.749.848 2 − 75.085.368 2 = 3.335.520
𝑑 4,3 =   √ 223,57 2 −   223,57 2 +   75.085.368 2 − 69.543.768 2 = 5.541.600
𝑑 5,4 =   √ 223,57 2 −   223,57 2 +   69.543.768 2 − 69.097.368 2 = 446.400
𝑑 6,5 =   √ 223,57 2 −  223,57 2 +  69.097.368 2 − 69.027.199,20 2 = 70.168,80
𝑑 7,6 =   √ 223,57 2 −  223,57 2 +  69.027.199,20 2 − 67.765.879,20 2 = 1.261.320
𝑑 8,7 =   √ 223,57 2 −  223,57 2 +  67.765.879,20 2 − 71.749.399,20 2 =  3.983.520
𝑑 9,8 =   √ 223,57 2 −  223,57 2 +  71.749.399,20 2 − 67.467.799,20 2 =  3.983.520
𝑑 10,9 =   √ 223,57 2 −   223,57 2 +   67.467.799,20 2 − 67.021.399,20 2 =  446.400
Gunakan persamaan (1) untuk menghitung dari data ke 16, 17 sampai data ke 200
Tabel 6. Hasil Single Linkage Pertama
Dat a 1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 .. 20 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
Dat a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 .. 20 0
2 1.369.32 0 0 3 3.335.52 0 3.335.52 0 0 4 5.541.60 0 5.541.60 0 5.541.60 0
0 5 446.400 446.400 446.400 446.400 0 6 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8
0 0 7 1.261.32 0 1.261.32 0 1.261.32 0 1.261.32 0 1.261.32 0 1.261.32 0 0
8 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52
0 3.983.52 0 0
9 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 0 10 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 0 … … … … … … … … … … … 0 16 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8
0 70.168,8 0 … … … … … … … … … … … … … 200 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 … 0
Pada  tabel  6  terdapat  warna  kuning merupakan hasil  perhitungan  dengan  memilih  nilai  terkecil  pada matrik 5,6 sehingga hasil dendogramnya ditunjukkan pada gambar 5
Gambar 5. Hasil Dendogram Pertama
Tabel 7. Hasil Single Linkage Kedua
Dat a (6,5) 2 3 4 7 8
9 10 … 15 1 6 … 20 0 (6,5 )
0 2 70.168,8 0 0 3 70.168,8 0 3.335.52 0 0 4 70.168,8 0 5.541.60 0 5.541.60
0
0
7 1.261.32 0 1.261.32 0 1.261.32 0 1.261.32 0 0
8 3.983.52
0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 0
9 3.983.52
0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 3.983.52 0 0 10 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 446.400 0 … … … …
… …
… … … 0
16 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0 70.168,8 0
70.168,8 0
70.168,8 0
70.168,8 0
70.168,8 0 … 70.168,8 0 0 … … … … …
… … …
… … … … … 200 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 911.400 … 0
Pada  tabel  7  terdapat  warna  kuning merupakan hasil  perhitungan  dengan  memilih  nilai  terkecil  pada matrik 15,16 sehingga hasil dendogramnya ditunjukkan pada gambar 6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
Berdasarkan  hasil  tabel  7  maka  dapat  digambarkan dendogram yang  ditunjukkan  pada  gambar  7. Lakukan seperti tabel 6 dan tabel 7 sampai data ke 200 berdasarkan data pada tabel  4, sehingga akan seperti pada gambar 8.
Gambar 7. Dendogram Keseluruhan
Gambar 8. Visualisasi Clustering Agglomerative Hierarchical
Pada gambar 8 menunjukkan hasil visualisasi 200 data menggunakan Agglomerative Hierarchical dengan 3 cluster.

## Gambar 9. Hasil Clustering Agglomerative Hierarchical
Pada gambar 9 menunjukkan hasil clustering dengan Agglomerative Hierarchical dimana cluster pertama sebanyak 100, cluster kedua sebanyak 50 dan cluster ketiga sebanyak 50 dengan waktu komputasi sebesar 3,22 detik dan silhouette 0,51

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  clustering  dengan  menggunakan  metode K-Means dan Agglomerative  Hierarchical menggunakan single linkage maka dapat disimpulkan bahwa kelompok dua menghasilkan data yang sama tetapi untuk kelompok  satu  terdapat  perbedaan hasil  dimana  metode K-Means menghasilkan  hasil cluster dengan  data lebih kecil sedangkan untuk kelompok 1 K-Means menghasilkan hasil cluster lebih besar. Waktu yang dibutuhkan dari proses perhitungan, visuliasasi data K-Means lebih cepat dari Agglomerative Hierarchical serta nilai silhouette pada K-Means lebih  baik  dari Agglomerative  Hierarchical .  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  mencoba menggunakan  metode Density-Based  Spatial Clustering of  Applications  with  Noise (DBSCAN)  untuk pengelompokkan datanya

## REFERENCES
[1] D.  I.  Pratama,  “Analisis  Anggaran  Pelaksanaan  Pembangunan  Rumah  Tinggal  (Studi  Kasus:  Rumah  Tipe  50/97  di Perumahan Dian Arta – Bangunjiwo, Bantul),” 2018.
[2] V. L. Deanggi, A. S. B. Nugroho, and F. Siswanto, “Pengaruh Biaya Prasarana, Sarana, Utilitas Dan Overhead Terhadap Biaya Produksi Unit Bangunan Pada Perumahan Mewah Di Yogyakarta,” INERSIA lNformasi dan Ekspose Has. Ris. Tek. SIpil dan Arsit. , vol. 15, no. 2, pp. 72–83, 2019.
[3] A. Halim, “Perbandingan kuat tekan dan kuat geser spesi tembok yang digunakan masyarakat,” vol. 20, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[4] K.  Khomsatun,  D.  Ikhsan,  M.  Ali,  and  K.  Kursini,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanam  Di Kabupaten Wonosobo Dengan K-Means Clustering Dan Topsis,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, p. 55, 2020.
[5] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[6] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3573
Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020.
[7] W. Afifi, D. R. Nastiti, and Q. Aini, “Clustering K-Means Pada Data Ekspor (Studi Kasus: Pt. Gaikindo),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 45–50, 2020.
[8] G.  Abdurrahman,  “Clustering  Data  Kredit  Bank  Menggunakan  Algoritma  Agglomerative  Hierarchical  Clustering Average Linkage,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 4, no. 1, p. 13, 2019.
[9] I. Rahma, P. Prima Arhandi, and A. Tufika Firdausi, “Penerapa Metode Hierarchical Clustering Dan K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Potensi Lokasi Penjualan Linkaja,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 1, pp. 15–22, 2020.
[10]  W.  Widyawati,  W.  L.  Y.  Saptomo,  and  Y.  R.  W.  Utami,  “Penerapan  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  Untuk Segmentasi Pelanggan,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 1, p. 75, 2020.
[11]  E. Suherman, “Agglomerative Hierarchical Clustering Dengan Berbagai Pengukuran Jarak Dalam Mengklaster Daerah Berdasarkan Tingkat Kemiskinan,” vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.
[12]  Emi Ariska, “Implementasi Agglomerative Hierarchical Clustering Pada Data Produksi Dan Data Penjualan Perusahaan,” Universitas Sumatera Utara, 2018.
[13]  “Perbedaan Supervised Learning and Unsupervised Learning.” [Online]. Available: https://www.uc.ac.id/ict/perbedaan- supervised-learning-and-unsupervised-learning/.
[14]  R. Bonnin, Building machine learning projects with TensorFlow : engaging projects that will teach you how complex data can be exploited to gain the most insight . 2016.
[15]  S. F. Mu’afa and N. Ulinnuha, “Perbandingan Metode Single Linkage, Complete Linkage Dan Average Linkage dalam Pengelompokan Kecamatan Berdasarkan Variabel Jenis Ternak Kabupaten …,” …  J. Ilm. Bid. Teknol. … , vol. 4, no. 2, 2019.
[16]  A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 51, 2020.
[17]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 9, no. 3, pp. 102–109, 2019.
[18]  M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, “Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method for Identification of the Best Customer Profile Cluster,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 336, no. 1, 2018.