## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN KERUSAKAN JALAN DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Tutut Suryani, Ahmad Faisol, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia tttsuryani@gmail.com

## ABSTRAK
Jalan  adalah  sarana  transportasi  darat  yang  berperan  penting  dalam  sektor  perhubungan  untuk menghubungkan  antara  satu  kota  dengan  kota  lainnya,  antara  kota  dengan  desa,  antara  satu  desa  dengan  desa lainnya.  Adanya  kerusakan  jalan  akan  mempengaruhi  keamanan  dan  kenyamanan  pengguna  jalan.  Banyak terdapat kerusakan jalan di Kabupaten Malang yang masih belum diperbaiki yang disebabkan oleh terbatasnya informasi  kerusakan  jalan  sehingga  dibutuhkan  laporan  dari  warga  mengenai  kerusakan  jalan  yang  ada disekitarnya. Laporan dari warga dapat mempermudah Pemerintah Kabupaten untuk menindaklanjuti perbaikan jalan. Dengan adanya permasalahan tersebut maka dibuat sistem informasi geografis pemetaan kerusakan jalan dengan harapan pemerintah dapat mengelompokkan tingkat kerusakan jalan menggunakan metode clustering di Kabupaten  Malang  yang  meliputi  Kecamatan  Lawang,  Kecamatan  Singosari,  Kecamatan  Karangploso,  dan Kecamatan  Dau.  Salah  satu  metode clustering yang  digunakan  pada sistem ini  adalah  metode  k-means.  Data yang diolah dalam penelitian  ini  yaitu data kerusakan  jalan dari Dinas Bina Marga Kabupaten Malang. Sistem dibuat menggunakan website dengan framework Codeigniter, sedangkan untuk pemetaan kerusakan jalan pada penelitian  ini  menggunakan OpenStreetMap .  Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  metode  menunjukkan  bahwa metode k-means  yang diterapkan pada website  ini  sudah tepat dengan tingkat presentase kecocokannya 100%. Perbandingan  hasil clustering k-means  pada  program  dan  Dinas  Bina  Marga  sama-sama  menunjukkan  jumlah  C1 (Ringan) = 221 data, C2 (Sedang) = 24, dan C3 (Berat) = 65 data. Sedangkan pada pengujian metode black box yang dilakukan  terhadap sistem informasi  geografis  pemetaan  kerusakan  jalan  di  Kabupaten  Malang  ini  dapat disimpulkan  bahwa  dalam  pengujian  tidak  ditemukan  kesalahan  pada sistem sehingga  fungsionalitas sistem berjalan sesuai dengan perancangan.
Kata  Kunci :  Sistem  Informasi  Geografis,  Pemetaan,  Kerusakan  Jalan,  Clustering,  K-Means,  Kabupaten Malang.

## 1. PENDAHULUAN
Jalan  adalah  sarana  transportasi  darat  yang berperan  penting  dalam  sektor  perhubungan  untuk menghubungkan  antara  satu  kota  dengan  kota lainnya,  antara  kota  dengan  desa,  antara  satu  desa dengan  desa  lainnya.  Adanya  kerusakan  jalan  akan mempengaruhi keamanan dan kenyamanan pengguna jalan. Faktor yang menyebabkan terjadinya kerusakan jalan  antara  lain  air,  perubahan  suhu,  cuaca, temperatur  udara,  material  konstruksi  perkerasan, kondisi  tanah  dasar  yang  tidak  stabil,  proses pemadatan  di  atas  lapisan  tanah  dasar  yang  kurang baik,  kapasitas  muatan  kendaraan  yang  berlebihan, dan meningkatnya volume kendaraan.  [1]
Kenyataan  dilapangan  masih  banyak  kerusakan jalan  di  kabupaten  malang  yang  masih  belum diperbaiki terutama di Kecamatan Lawang, Kecamatan  Singosari,  Kecamatan  Karangploso,  dan Kecamatan  Dau.  Adanya  kerusakan  jalan  ini  dapat menghambat  aktivitas  masyarakat  terutama  dalam sector perhubungan.  Masalah  ini  disebabkan  oleh terbatasnya  informasi  kerusakan  jalan  sehingga dibutuhkan  laporan  dari  warga  mengenai  kerusakan jalan yang ada disekitarnya. Laporan dari warga dapat mempermudah pemerintah Kabupaten untuk menindaklanjuti perbaikan jalan. Untuk saat ini masih
belum  ada  pelaporan system informasi  geografis mengenai kerusakan jalan di Kabupaten Malang yang dapat diakses oleh masyarakat secara online.
Oleh  karena  itu  penulis  bermaksud  membuat sistem  informasi  geografis  pemetaan  kerusakan  jalan oleh  warga  yang  diharapkan  Pemerintah  dapat mengelompokkan tingkat kerusakan jalan di Kabupaten  Malang  menggunakan  metode  k-means. Metode kmeans adalah metode yang dapat digunakan untuk  mengelompokkan  tingkat  kerusakan  jalan sehingga  pemerintah  mengetahui  tingkatan  rusak berat dapat ditangani terlebih dahulu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang di lakukan sebelumnya merupakan  penelitian  mengenai  pembuatan system informasi geografis pemetaan jalan di desa. Informasi mengenai  jalan  desa  juga  merupakan  hal  yang penting, namun  pendataan  masih  jarang  dilakukan. Hal  tersebut  dikarenakan jumlah  jalan  desa  yang banyak  dan  cara  mendatanya  masih  dengan  cara manual  yang  mengakibatkan  sulitnya pengumpulan data  secara  efisien,  sehingga  diperlukannya  sebuah system  untuk  melakukan pendataan  jalan  agar  dapat lebih  cepat.  Pengolahan  data  pada  data  master  dapat
dilakukan oleh admin. Hasil dari pendataan jalan desa ini  memberikan informasi  bagi  pengguna  tentang nama jalan, panjang jalan, jenis permukaan jalan, dan kondisi jalan.  [2]
Penelitian  Selanjutnya  mengangkat  masalah evaluasi  kerusakan ruas  jalan  Kalimas Baru  Kota Surabaya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui nilai  kondisi  perkerasan  jalan,  jenis  kerusakan,  dan alternatif penanganan dengan menyesuaikan kerusakan  yang  terjadi  pada  ruas  Jl.  Kalimas  Baru. Penelitian ini menggunakan metode metode diskriptif kualitatif dan metode diskriptif kuantitatif. Kerusakan yang terjadi pada ruas Jl. Kalimas Baru menunjukkan terdapat 6 macam kerusakan. Jenis kerusakan tersebut adalah  Retak  kulit  buaya,  alur,  tambalan,  pelapukan dan  butiran  lepas,  retak  memanjang,  dan  yang terakhir amblas.  [3]
Selanjutnya penelitian yang mengangkat masalah  saat  ini  Dinas  Pekerjaan  Umum  Kabupaten Serang  masih  kesulitan  dalam  menyajikan  informasi data  spasial  dalam  bentuk  peta  digital,  masih kesulitan  dalam  melakukan  pemeliharaan  data  pada kondisi  jalan,  dan  masih  belum  ada  publikasi  data kondisi  jalan  sehingga  membuat  masyarakat  sulit memperoleh  informasi tentang kondisi jalan tersebut. Salah  satu  solusi  untuk  menyajikan  data  spasial tersebut  yaitu  menggunakan  Sistem  Informasi Geografis [4]
Penelitian  selanjutnya  mengenai  penerapan permodelan  spasial  pada  system  informasi  geografis tenaga  kesehatan  Kabupaten  Malang.  Di  wilayah Kabupaten  Malang  terjadi  pembengkakan  kebutuhan pelayanan kesehatan yang masih memiliki ketidakseimbangan antara sarana pelayanan kesehatan  dan  kebutuhan  pelayanan,  sehingga diperlukan  pemerataan  sarana  serta  tenaga  kesehatan yang  memadai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memonitor  jumlah  penyebaran  tenaga  kesehatan, sehingga  pemerintah  daerah  secara  visual  dapat melihat  penumpukan  atau  kekurangan  tenaga  pada puskesmas di suatu kecamatan.  [5]
Berikutnya penelitian mengenai pengelompokkan  banyaknya  desa/kelurahan  menurut upaya antisipasi/mitigasi bencana alam menggunakan metode clustering kmeans.  Indonesia  merupakan Negara  yang  sangat  rawan  dengan  bencana  alam. Penanggulangan  bencana  alam  atau  mitigasi  adalah upaya  berkelanjutan  untuk  mengurangi  dampak bencana terhadap manusia dan harta benda. Penelitian ini  mengangkat  masalah  mengenai  pengelompokan desa/kelurahan  menurut  upaya  antisipasi/mitigasi bencana  alam  menurut  provinsi  dimana  proses algoritma  yang  dilakukan  adalah  clustering.  Hasil dari cluster dapat dijadikan masukan bagi pemerintah agar  provinsi  yang  masuk  kedalam  cluster  rendah mendapat  perhatian  lebih  dalam  peningkatan  sarana dan  prasarana  upaya  antisipasi  bencana.  Clustering ini dibagi menjadi tiga cluster yaitu sarana kesehatan tertinggi,  sarana  kesehatan  sedang  dan  sarana kesehatan rendah.  [6]

## 2.2. Sistem Informasi Geografis
Sistem  informasi  geografis  adalah system computer yang digunakan untuk mengelola, menganalisis,  dan  menyebarkan  informasi  geografis yang  berkaitan  dengan  tata  letak  keruangan  dan informasi-informasi yang berhubungan dengan permukaan bumi. SIG memiliki banyak manfaat salah satunya  adalah  memberikan  kemudahan  kepada  para pengguna  untuk  menentukan  kebijaksanaan  yang akan  diambil.  Dengan  adanya  system  informasi geografis  diharapkan  dapat  memudahkan  pemetaan lahan dan pemetaan jalan.  [7]

## 2.3. Jalan
Peraturan  Pemerintah  Nomor  34  Tahun  2006 menyatakan  bahwa  jalan  adalah  sarana  transportasi darat yang berperan penting dalam sector perhubungan  untuk  menghubungkan  antara  satu  kota dengan kota  lainnya, antara kota dengan desa, antara satu  desa  dengan  desa  lainnya.  Jalan  berada  diatas permukaan  tanah  dan  air  serta  dibawah  permukaan tanah  dan  air  yang  digunakan  untuk  kegiatan  berlalu lintas. Berikut klasifikasi tingkat kerusakan jalan : 1. Jalan dalam kondisi baik
2. Jalan dalam kondisi sedang
3. Jalan dalam kondisi rusak ringan
4. Jalan dalam kondisi rusak berat

## 2.4. Kerusakan Jalan
Menurut  Bina  Marga  No.  03/MN/B/1983 tentang  Manual  Pemeliharaan  Jalan, jenis  kerusakan jalan  dibedakan  6  kategori  yaitu  Retak  ( cracking ), Distorsi , Cacat permukaan ( disintegration ), Pengausan ( polished aggregate ), Kegemukan ( bleeding or flushing )  dan  Penurunan  pada  bekas penanaman  utilitas.  Pada  penelitian  ini  lebih difokuskan pada keretakan jalan ( cracking ).

## 2.5. Metode K-Means
Metode  K-means  adalah  metode  analisa  data yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  yang sudah ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang sama  dengan  lainnya  dan  data  yang  ada  di  dalam kelompok  lain mempunyai  karakteristik yang berbeda.
[8]  Algoritma clustering dapat  dikelompokkan ke dalam kelompok besar sebagai berikut : a. Partitioning algorithms
b. Hierarchy algorithms
c. Density-based
d. Grid-based
e. Model-based
Adapun  langkah-langkah  algoritma  K-Means, antara lain sebagai berikut :
a. Menghitung jumlah data (p)
b. Menentukan jumlah cluster (k)
c. Menentukan centroid awal
d. Menghitung  jarak  data  dengan  centroid  1  dan centroid 2 menggunakan rumus (2.1) berikut :
Keterangan :
- d(x,y) adalah Euclidean Distance
- (x) merupakan koordinat object
- (y) merupakan koordinat centroid
e. Mengelompokkan  data  sesuai  cluster  berdasarkan jarak terpendek
f. Menghitung  centroid  berikutnya  /  rata-rata  tiap cluster
g. Apabila  hasil  perhitungan  centroid  baru  pada iterasi  terakhir  sama  dengan  iterasi  sebelumnya maka iterasi dihentikan.

## 2.6. Kabupaten Malang
Kabupaten  Malang  adalah  kabupaten  yang terletak  pada  dataran  tinggi  sehingga  memiliki  udara yang  sejuk.  Terdapat  33  Kecamatan  di  Kabupaten Malang,  antara  lain  Bululawang,  Godanglegi, Tajinan,  Turen,  Kepanjen,  Pagelaran,  Pakisaji, Singosari,  Lawang,  Karangploso,  Dau,  Pakis, Dampit, Sumberpucung, Kromengan, Pagak, Kalipare,  Donomulyo,  Bantur,  Ngajum,  Gedangan, Sumbermanjing  Wetan,  Wagir,  Wonosari,  Pujon, Ngantang, Kasembon, Poncokusumo, Jabung, Wajak, Ampelgading, dan Tirtoyudo [9]

## 2.7. Dinas Bina Marga Kabupaten Malang
Dinas  Bina  Marga  Kabupaten  Malang  adalah salah  satu  organisasi sector public yang  bertugas menangani jalan, jembatan dan bangunan pelengkapnya  serta  pembinaan  dan  pengawasan terhadap  pemanfaatan  Ruang  Milik  Jalan  yang terletak di Jalan Trunojoyo No.6, Kedungpedaringan, Kepanjen,  Ngadiluwih,  Kedungpedaringan,  Kec. Kepanjen, Malang, Jawa Timur 65163[10]

## 2.8. Pemetaan
Pemetaan merupakan proses penyajian informasi muka Bumi yang berupa fakta, dunia nyata, baik  bentuk  permukaan  buminya  maupun  sumber daya  alamnya,  berdasarkan  skala  peta,  sistem proyeksi  peta,  serta  simbol-simbol  dari  unsur  muka Bumi  yang  disajikan.  Pada  dasarnya  peta  adalah sebuah data yang didesain untuk mampu menghasilkan  sebuah  informasi  geografis  melalui proses  pengorganisasian  dari  kolaborasi  data  lainnya yang  berkaitan  dengan  bumi  untuk  menganalisis, memperkirakan dan menghasilkan gambaran kartografi.  Informasi  ruang  mengenai  bumi  sangat kompleks.  [11]

## 2.9. Metode Black Box
Black  Box  Testing merupakan  pengujian  yang dilakukan  hanya  dengan  mengamati  hasil  eksekusi melalui  data  uji  dan  memeriksa  fungsional  dari perangkat  lunak.  Pengujian  ini  tujuannya  untuk mengetahui  bahwa  bagian-bagian  dalam  sistem aplikasi  telah  benar  menampilkan  sesuai  dengan
perancangan  program.  Pengujian  black  box  menitik beratkan pada fungsi system [12]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Kebutuhan
Pada analisis system ini akan di  jabarkan secara keseluruhan mengenai kebutuhan apa saja yang harus ada  pada  aplikasi  tersebut  baik  secara  fungsional maupun non fungsional.

## 3.2. Analisis Kebutuhan Fungsional
Pada  website  Sistem  Informasi  Geografis  ini memiliki kebutuhan Fungsinonal sebagai berikut :
1. Website  mampu  menampilkan  informasi  umum di kabupaten malang
2. Website  mampu  menampilkan  maps  yang terdapat marker kerusakan jalan
3. Website mampu melaporkan informasi mengenai kerusakan jalan
4. Website  mampu  menampilkan  data  laporan kerusakan jalan yang telah diinput oleh warga
5. Website  ini  mampu  menampilkan  grafik  hasil clustering
6. Website  ini  mampu  mengelola  data  laporan kerusakan jalan
7. Website  mampu  menampilkan  data  kerusakan jalan di Kabupaten Malang
8. Website  mampu  menampilkan  hasil clustering kerusakan jalan
9. Website mampu mengirim email kepada pelapor untuk verifikasi data.
10. Website  mampu  diakses  oleh  2  level user yaitu masyarakat dan admin.

## 3.3. Analisis Kebutuhan Non-Fungsional
Pada  website  Sistem  Informasi  Geografis  ini memiliki kebutuhan Non-Fungsional yaitu:
1. Website ini dapat dijalankan pada web browser
2. Website  ini  hanya  bisa  melaporkan  kerusakan jalan oleh user
3. Website  ini  hanya  bisa  mengupload  gambar sebesar 2 MB
4. Website  ini  bisa  mengirim  email  verifikasi ketika status masih belum diproses.
5. Website  ini  dapat  melakukan  proses clustering pada  kerusakan  jalan  menggunakan  metode Kmeans.

## 3.4. Struktur Menu
Struktur  menu  pada  sistem  ini  menampilkan menu-menu  yang  terdapat  pada  website.  Struktur menu  yang  dirancang  dapat  dilihat  seperti  Gambar 3.1
Gambar 3.1 Struktur Menu
Berdasarkan struktur menu sistem pada Gambar 3.1 terdapat  2 user  level yaitu user dan  admin.  Pada user terdapat  menu  beranda  untuk  menampilkan halaman  utama,  menu  pelaporan  yang  terdapat form pelaporan  dan  data  kerusakan  data  valid,  menu  peta yang  menampilkan  pemetaan  kerusakan  jalan.  Pada admin  terdapat  menu  beranda  untuk  menampilkan data  cluster  dan  grafik  cluster,  menu  laporan  warga untuk  mengelola  laporan  data  kerusakan  jalan,  menu data valid untuk mengelola data kerusakan jalan yang sudah  valid,  menu  clustering  untuk  menampilkan jenis cluster pada  data  valid  dan  menu logout untuk keluar dari halaman admin.

## 3.5. Blok Diagram Sistem
Blok diagram system ini menjelaskan cara  kerja sistem    tersebut    secara    garis  besar.  Seperti  pada Gambar 3.2
Gambar 3.2 Blok diagram sistem
Berdasarkan  blok  diagram system pada  Gambar 3.2  diawali  dengan  menampilkan  halaman  home, halaman maps ,  halaman report, dan  halaman  admin. Pada  halaman report terdapat  pelaporan  kerusakan jalan  yang  datanya  akan  disimpan  ditabel  laporan. Pada  halaman  admin  diarahkan  untuk login agar admin dapat mengelola data kerusakan jalan.

## 3.6. Flowchart User
Flowchart user ini menjelaskan proses berjalannya  aplikasi  bagian user .  Seperti  pada Gambar 3.3
Gambar 3.3 Flowchart User Berdasarkan flowchart  user pada  Gambar  3.3
diawali decision apakah user ingin  mengakses beranda,  jika  ya  maka  akan  tampil  halaman  utama apabila  tidak  maka  masuk decision pelaporan. Apabila user ingin  melaporkan kerusakan  jalan maka diarahkan  untuk  menginputkan  data  kerusakan  jalan apabila  tidak  maka  masuk decision data  kerusakan jalan. Pada decision data kerusakan jalan apakah user ingin  mengakses  data  kerusakan  jalan  apabila  iya maka  menampilkan  data  laporan  kerusakan  jalan apabila  tidak  maka  kembali  ke  pelaporan.  Pada decision peta persebaran apakah user ingin mengakses  halaman peta, jika  ya  maka menampilkan halaman peta persebaran apabila tidak maka program berakhir .

## 3.7. Flowchart Admin
Flowchart admin  ini  menjelaskan  proses berjalannya  aplikasi  dari  sistem  informasi  geografis pemetaan  kerusakan  jalan  bagian  admin  yang  telah ditunjukkan pada gambar 3.4
Gambar 3.4 Flowchart Admin
Berdasarkan flowchart admin  pada  Gambar  3.4 flowchart admin diawali  halaman login dahulu untuk menginputkan username dan password .  Apabila username dan password benar maka dapat menampilkan  halaman dashboard admin,  apabila salah  maka  diarahkan  untuk input  username dan password sampai  benar.  Pada  laporan  warga  akan menampilkan  data  kerusakan  jalan  dari user dimana admin  dapat  mengedit  status,  menghapus  data, menambahkan data laporan setelah valid ke database table valid  secara  otomatis,  mengirimkan  verifikasi email kepada pelapor, melakukan export data menjadi format  pdf  dan  excel.  Pada  data  valid  akan menampilkan data yang didapatkan setelah melakukan survey dimana  admin  dapat  melakukan proses tambah,  edit, delete dan  detail  data  kerusakan jalan. Pada navbar clustering akan menampilkan data kerusakan  jalan  yang  disertai  hasil clustering k-
means.  Pada decision logout apakah  admin  ingin keluar  dari  program,  jika  tidak  maka  akan menampilkan  halaman dashboard dan  jika  iya  maka admin akan keluar dari halaman admin.

## 3.8. Use Case Diagram
Use  case  diagram ini  digunakan  untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem  dan  siapa  saja  yang  dapat  menggunakan fungsi-fungsi  tersebut  ditunjukkan  seperti  pada Gambar 3.5
Gambar 3.5 Use case diagram
Berdasarkan use case diagram pada Gambar 3.5 user
hanya dapat menampilkan beranda, menampilkan peta persebaran, melaporkan kerusakan jalan  dan  menampilkan  data  laporan  kerusakan  jalan yang sudah valid. Sedangkan admin dapat melakukan semua  yang  dilakukan user kecuali  melaporkan kerusakan jalan. Admin dapat menampilkan dashboard admin,  menampilkan  semua  laporan warga, menampilkan data kerusakan jalan yang sudah valid,  dan  menampilkan  hasil clustering dengan ketentuan  admin  harus login system terlebih  dahulu dengan input username dan password.
3.9. Perancangan Database
1. Tabel  tb_admin , untuk  menampung  data  admin yang ditunjukkan pada Tabel 3.1 Tabel 3.1 Tabel tb_admin No. Nama Field Tipe data Keterangan 1. id_admin int(10) Id admin 2. username varchar(100) Username 3. password varchar(50) Kata sandi
2. Tabel  tb_lap , laporan  berisi  data  laporan kerusakan jalan dari warga yang ditunjukkan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Tabel tb_lap No. Nama Field Tipe data Keterangan 1. id_laporan int(100) Id laporan 2. pelapor varchar(100) Nama pelapor 3. email varchar(100) Email pelapor 4. telepon varchar(100) No telepon 5. lokasi varchar(100) Lokasi detail kerusakan
No. Nama Field Tipe data Keterangan 6. id_kecamatan int(100) Id kecamatan 7. id_kerusakan int(100) Id kerusakan 8. keterangan varchar(100) Penjelasan kerusakan 9. tanggal timestamp Tanggal melaporkan 10. latitude varchar(100) Titik koordinat 11. longitude varchar(100) Titik koordinat 12. gambar varchar(100) Gambar kerusakan 13. status varchar(100) Status laporan
3. Tabel  tb_valid,  berisi  data  kerusakan  jalan  dari dinas  bina  marga  kabupaten  malang.  Tabel tb_valid ditunjukkan pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Tabel valid No. Nama Field Tipe data Keterangan 1. id_valid int(100) Id valid 2. id_kecamatan int(11) Id kecamatan 3. id_ruas int(100) Id ruas 4. dari varchar(100) Awal km STA 5. ke varchar(100) Akhir km STA 6. lebar int(100) Bobot lebar kerusakan 7. luas int(100) Bobot luas kerusakan 8. id_kerusakan int(100) Bobot jenis kerusakan 9. latitude varchar(100) Titik koordinat 10. longitude varchar(100) Titik koordinar 11. id_cluster int(100) Id cluster
4. Tabel  tb_kecamatan,  untuk  menampung  data kecamatan yang ditunjukkan pada Tabel 3.4 Tabel 3.4 Tabel tb_kecamatan No. Nama Field Tipe data Keterangan 1. id_kecamatan int(100) Id kec. 2. kode varchar(50) Kode kec. 3. nama_kecamatan varchar(50)
Nama kec.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan K-Means
1. Menghitung  jumlah  data  kerusakan  jalan  dari Dinas  Bina  Marga  Kabupaten  Malang  terdapat 310 data yang ditunjukkan pada Tabel 4.1
Tabel 4.1 Data Kerusakan Jalan Kab. Malang No. Kec. Ruas Dari-Ke Lbr Luas Jns 1 Lawang Lawang - Sumberporong 0-200 1 1 1 2 Lawang Lawang - Sumberporong 200- 400 1 1 1 3 Lawang Lawang - Sumberporong 400- 600 1 1 1 . .
310 Dau Sumberrejo - Petungsewu 2,800- 3000 3 4 4
Berdasarkan  Tabel  4.1  dijelaskan  bahwa terdapat  3 sample data  kerusakan  jalan  yang  terletak di Kecamatan Lawang pada ruas Lawang- Sumberporong KM STA 0-600.
2. Menentukan  jumlah  cluster. Data kerusakan  jalan dikelompokkan menjadi 3 cluster antara lain     C1 = Ringan, C2 = Sedang, dan C3 = Berat.
3. Menentukan centroid awal
Tabel 4.2 Centroid awal Lebar Luas Jenis C 1 1 1 1 C 2 C 3 4 4 4
4. Menghitung  jarak  euclidean.  Perhitungan  pada centroid tersebut  dilakukan  sebanyak  data  pada data kerusakan jalan dengan menggunakan rumus 2.1
Tabel 4.3 Jarak Euclidean Data Ke- D(P1,C1) D(P2,C2) D(P3,C3) 1 0 1.097404942 5.196152423 2 0 1.097404942 5.196152423 3 0 1.097404942 5.196152423 . . 310 4.69041576 3.622212948 1
5. Mengelompokkan data sesuai cluster berdasarkan jarak terpendek. Adanya perbandingan antara data c1, c2, dan c3 dapat dilihat data mana yang paling kecil maka masuk pada cluster tersebut.
Tabel 4.4 Hasil iterasi 1 Data Ke- D(P1,C1) D(P2,C2) D(P3,C3) C 1 0 1.097404942 5.196152423 1 2 0 1.097404942 5.196152423 1 3 0 1.097404942 5.196152423 1 . . 310 4.69041576 3.622212948 1 3 6. Menghitung centroid baru. Tabel 4.5 Centroid baru Lebar Luas Jenis C 1 1 1 1 C 2 2.6666667 2.722222 2.055556 C 3 3.4507042 3.253521 3.464789
Setelah  nilai  dari centroid baru  diketahui, langkah  selanjutnya  menghitung  jarak  data  dengan centroid  baru  menggunakan  jarak euclidien dengan rumus  2.1.  Apabila cluster berubah  maka  perlu dilakukan iterasi lagi sampai data setiap cluster sama.

## 4.2. Halaman Beranda
Halaman  ini  menampilkan  informasi  umum mengenai  kabupaten  malang  yang  merupakan tampilan  awal  ketika user menjalankan  program, seperti pada Gambar 4.1

## Gambar 4.1 Halaman beranda

## 4.3. Halaman Peta Persebaran
Halaman  ini  menampilkan  data  kerusakan  jalan menggunakan  marker  dimana  marker  tersebut  telah dilakukan proses clustering , seperti pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Halaman peta persebaran

## 4.4. Halaman Form Pelaporan
Halaman  ini  menampilkan form tambah  data pelaporan  kerusakan  jalan  yang  dilakukan  oleh user /warga, seperti pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Halaman form pelaporan

## 4.5. Halaman Data Laporan Kerusakan Jalan
Halaman ini menampilkan laporan yang lokasinya telah disurvey dan datanya dinyatakan valid oleh admin, seperti pada Gambar 4.4
Gambar 4.4 Halaman data laporan kerusakan jalan

## 4.6. Halaman Dashboard Admin
Halaman  ini  menampilkan  jumlah  data  cluster dan grafik clustering , seperti pada Gambar 4.6
Gambar 4.6 Halaman dashboard admin

## 4.7. Halaman Laporan Warga
Halaman  ini  menampilkan  semua  laporan kerusakan  jalan  yang  dilaporkan  oleh  user,  seperti pada Gambar 4.7
Gambar 4.7 Halaman laporan warga

## 4.8. Halaman Clustering
Halaman  ini menampilkan data valid yang telah dilakukan proses clustering, seperti pada Gambar 4.9
Gambar 4.9 Halaman clustering

## 4.9. Pengujian Akurasi Metode
Pengujian  akurasi  metode  ini  menggunakan sebanyak  310  data  yang  didapatkan  dari  Dinas  Bina Marga  Kabupaten  Malang  dan  dikelompokkan menjadi  3  cluster  yaitu  ringan,  sedang  dan  berat. Untuk  mendapatkan  keterangan  keakuratan  hasil cluster  dapat  dilakukan  perbandingan  menurut  Dinas Bina  Marga  dengan  hasil  pada  aplikasi.  Hasil perbandingan  ditunjukkan  pada  Gambar  4.10    dan Gambar 4.11
Gambar 4.10 Hasil dari Dinas Bina Marga
Gambar 4.11 Hasil dari aplikasi
Berdasarkan  perbandingan  menurut  dinas  bina marga  dengan  hasil  pada  aplikasi,  maka  persentase pengujiannya sebagai berikut :
Hasil  dari  pengujian  menunjukkan  bahwa  hasil dari  bina  marga  dibandingkan  dengan  hasil  pada aplikasi  hasilnya  sama,  maka  dapat  disimpulkan bahwa metode k-means yang diterapkan pada website ini sudah tepat.

## 4.10. Pengujian Metode Black Box
Pengujian  metode black  box ini  dilakukan dengan cara  mengamati  hasil running program untuk menguji fungsionalitas system berjalan sesuai dengan perancangan. Hasil pengujian black box dapat dilihat pada Tabel 4.1 Tabel 4.1 Pengujian Black Box No. Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan Teknik 1. Klik navigasi maps Sistem akan menampilkan halaman  maps  disertai  marker berwarna yang mengidentifikasikan jenis cluster Sesuai harapan Berhasil Performance 2. Klik  combobox  kecamatan dan pilih kecamatan lawang Sistem  akan  menerima  dan menampilkan marker hanya pada kecamatan lawang Sesuai harapan Berhasil Performance 3. Klik  navigasi  report  dan pilih lapor Sistem  akan  menerima  dan menampilkan form tambah laporan kerusakan jalan. Sesuai harapan Berhasil Performance 4. Tidak mengisi data pelapor, email, telepon, lokasi, kecamatan, kerusakan, keterangan,  titik  koordinat, dan  gambar  kemudian  klik button simpan Sistem akan menolak dan menampilkan  pesan  “please  fill out this field” Sesuai Harapan Berhasil Robustness 5. Username  dan  password tidak  diisi  kemudian  diklik button login Sistem akan menolak dan menampilkan pesan “The username field is required.” dan “The username field is required.” Sesuai harapan Berhasil Robustness Berdasarkan  metode black  box yang  dilakukan terhadap system informasi  geografis  pemetaan kerusakan  jalan  di  kabupaten  malang  ini  dapat disimpulkan bahwa dalam pengujian tidak ditemukan kesalahan pada system dan hasil aplikasi sudah sesuai dengan perancangan.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  akurasi  metode  dan pengujian black  box yang  telah  dilakukan  pada system informasi  geografis  pemetaan  keruskaan  jalan  ini  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Perbandingan  hasil clustering k-means  pada program  dan  Dinas  Bina  Marga  sama-sama
menunjukkan  jumlah  cluster  1  (C1)  =  221  data, cluster 2 (C2) = 24 dan cluster 3 (C3) = 65 data.
2. Hasil pengujian akurasi metode menunjukkan bahwa metode  k-means  yang  diterapkan  pada  website ini  sudah  tepat  dengan  tingkat  presentase kecocokannya 100%.
3. Hasil  pengujian  metode black  box untuk  menguji fungsionalitas  system  berjalan  baik  dan  dalam pengujian  kesalahan  pada system ditemukan sebesar 0%
5.2. Saran Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan  selanjutnya  agar  aplikasi  ini  berjalan dengan baik, antar lain :
1. Menambahkan  jenis  kerusakan  jalan,  seperti  jalan berlubang dan jalan amblas
2. Menggunakan  metode  lain  untuk  membandingkan tingkat keakuratannya.
3. Menambahkan  data  kerusakan  jalan  agar  hasil semakin akurat.
4. Menambahkan  notifikasi  email  pada  user  ketika status  sudah  valid,  sudah  diperbaiki  maupun  ketika status tidak valid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   H.  Mubarak,  "Analisa  Tingkat  Kerusakan Perkerasan  Jalan  Dengan," Fakultas  Teknik Universitas  Abdurrab,  Pekanbaru,  Indonesia, vol. 16, no. 1, pp. 94-109, 2016.
[2]   L.  G.  S.  Handayani,  I.  N.  Piarsa  and  K.  S. Wibawa, "Sistem Informasi Geografis Pemetaan Jalan  Desa," Jurusan  Teknologi  Informasi, Fakultas  Teknik,  Universitas  Udayana, vol.  6, no. 2, pp. 128-137, 2015.
[3]   D.  Muryanto  and  R.  S.  ,  "Evaluasi  Kerusakan Ruas Jalan Kalimas Baru Kota Surabaya Dengan Menggunakan  Metode  Bina  Marga," Prodi Teknik Sipil, Universitas Dr. Soetomo, vol. 7, no. 1, pp. 24-30, 2019.
[4]   M. S. Lauryn and M. Ibrohim, "Sistem Informasi Geografis  Tingkat  Kerusakan  Ruas  Jalan Berbasis  Web," Jurnal  Sistem  Informasi, vol.  6, no. 1, pp. 20-31, 2019.
[5]   K.  Auliasari  and  Sukmadiningtyas,  "Penerapan Pemodelan  Spasial  pada  Sistem  Informasi GeografisTenaga Kesehatan
Kabupaten Malang," Jurnal MATICS, vol. 8, no. 1, pp. 7-10,
2016.
[6]   M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto  and  A.  Wanto, "Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/kelurahan
Menurut  Upaya  Antisipasi/Mitigasi  Bencana Alam  Menurut  Provinsi  Dengan  Kmeans,"
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 311- 319, 2018.
[7]   K. M. Wibowo, I. Kanedi and J. Jumadi, "Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Menentukan  Lokasi Pertambangan  Batu  Bara  Di  Provinsi  Bengkulu Berbasis  Website," Jurnal  Media  Infotama, vol. 11, no. 1, pp. 51-60, 2015.
[8]   A.  Syafrianto,  "Perancangan  Aplikasi  K-Means Untuk  Pengelompokan  Mahasiswa  STMIK ELRAHMA  Yogyakarta  Berdasarkan  Frekuensi Kunjungan  Ke  Perpustakaan  dan  IPK," STMIK EL RAHMA, 2012.
[9]   R.  P.  I.  J.  M.  (RPIJM),  "Gambaran  Umum  dan Kondisi  Wilayah  Kabupaten  Malang,"  2015. [Online]. [Accessed 2020].
[10]  P.  B.  M.  (Perbup),  "UPT  Pemeliharaan  Jalan Bina Marga," 2017. [Online]. [Accessed 2020].
[11]  B.  P.  P.  D.  (BAPPEDA),  "Tentang  Peta  dan Pemetaan,"  12  Juni  2013.  [Online].  Available: https://bappeda.grobogan.go.id/berita/serba- serbi/112-tentang-peta-dan-pemetaan.  [Accessed 2020].
[12]  U.  Hanifah,  R.  Alit  and  Sugiarto,  "Box, Penggunaan  Metode  Black  Pada  Pengujian Sistem  Informasi  Surat  Keluar  Masuk," Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri
Universitas  Pembangunan  Nasional  “Veteran”,
vol. XI, no. 2, pp. 33-40, 2016.