Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 16 No. 1, Juni 2024, hal. 29-40 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422

## IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN
KABUPATEN/KOTA DI EKS-KERESIDENAN PEKALONGAN

## BERDASARKAN VOLUME CAPAIAN TRANSAKSI QRIS MERCHANT

## Vina Helmi Nur Istiqomah
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman vinahelmi643@gmail.com

## Siti Rahmah Nurshiami*
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman siti.nurshiami@unsoed.ac.id

## Hotasi Doli Marulitua Purba
Bank Indonesia Tegal doliprb@gmail.com
ABSTRACT. Technology advances have changed how Indonesia's finances and payment systems  are  managed.  This  is  supported  by  the  accelerated  digitalization  of  regional financial transactions promoted by the government. UMKM is the largest economic entity group  supporting Indonesia's  economic  activities.  The  introduction  of  QRIS  for  UMKM under  the  regional  digitization  program  will  further  digitize  transactions.  However, according to Bank Indonesia data, the use of QRIS as a form of regional digitalization is not  evenly  distributed  across  different  regions.  Therefore,  to  provide  a  fair  opportunity for  QRIS  usage  among  merchants  in  each  district/city,  district/city  data  based on  QRIS transaction volume achieved by merchants using clustering techniques can be used to be grouped  into  clusters.  Clustering  techniques  can  be  performed  using  the  K-means method. In this report, clusters are categorized into two characteristics. Cluster 1 has six members  with  a  high  average  number  of  transactions  in  the  former  Pekalongan residential area, and Cluster 2 has one with a low average number of transactions.
Keywords: K-Means Clustering, Merchant, QRIS, Financial Transactions.
ABSTRAK. Kemajuan  teknologi  telah  mengubah  cara  mengelola  keuangan  dan  sistem pembayaran  di  Indonesia.  Hal  ini  didukung  dengan  adanya  percepatan  implementasi digitalisasi  transaksi  keuangan  daerah  yang  dicanangkan  oleh  pemerintah.  UMKM menjadi  kelompok  pelaku  ekonomi  terbesar  yang  menyokong  aktivitas  perekonomian Indonesia. Digitalisasi transaksi juga terus didorong dengan diperkenalkannya QRIS pada UMKM dalam program elektronifikasi daerah. Namun, berdasarkan data Bank Indonesia penggunaan  QRIS  sebagai  salah  satu  bentuk  elektronifikasi  daerah  belum  merata  di berbagai  daerah.  Oleh  karena  itu,  pengelompokan  dalam cluster menggunakan  data kabupaten/kota  berdasarkan  volume  capaian  transaksi  QRIS  pada merchant dengan teknik clustering diperlukan  untuk  melihat  peluang  pemerataan  penggunaan  QRIS  pada merchant yang ada di masing-masing kabupaten/kota. Teknik clustering dapat dilakukan dengan  metode K-means .  Pada  laporan  ini cluster dibagi  menjadi  dua  dengan karakteristik  masing-masing,  yaitu cluster 1  memiliki  enam  anggota  dengan  transaksi rata-rata tinggi dan cluster 2  memiliki satu anggota dengan transaksi rata-rata rendah di daerah eks-Keresidenan Pekalongan.
Kata kunci: K-Means Clustering , Merchant , QRIS, Transaksi Keuangan.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  telah membawa perubahan besar di  Indonesia, khususnya dalam pengelolaan  keuangan  dan  sistem  pembayaran  masyarakat.  Pemerintah mendukung  digitalisasi  transaksi  keuangan  daerah  melalui  Keputusan  Presiden Nomor 3 Tahun 2021 tentang Satuan Tugas Percepatan dan Perluasan Digitalisasi Daerah (Satgas P2DD). Keberadaan Satgas ini dianggap memiliki dampak positif pada  pemerintahan  daerah  dan  pertumbuhan  ekonomi  nasional. Merchant atau penjual adalah pihak yang melakukan transaksi e-commerce (Santoso, 2016). Oleh karena  itu,  termasuk  pihak  yang  memiliki  peran  krusial  dalam  mendorong digitalisasi  daerah  dengan  potensi  menciptakan  perekonomian  berbasis  digital yang  kuat. Merchant tidak  hanya  berupa  perusahaan  saja,  pelaku  usaha  mikro, kecil, dan menengah (UMKM) juga menjadi bagian dari merchant ini.
Mc  Kinsey  dan  Company  dalam  Kumala  (2021)  menyebutkan  bahwa terdapat  fakta-fakta  yang  mendukung  perkembangan  ekonomi  berbasis  digital  di Indonesia.  Pertama,  Indonesia  memiliki  pangsa  pasar  yang  besar  untuk perdagangan online. Kedua, populasi Indonesia mencapai lebih dari 270 juta jiwa diperkirakan memiliki lebih dari 30 juta pembeli online pada tahun 2017. Ketiga, diperkirakan  ekonomi  digital  Indonesia  pada  tahun  2025  akan  menciptakan  3,7 juta  pekerja  tambahan.  Keempat,  ekonomi  digital  diprediksikan  dapat menghasilkan pertumbuhan pendapatan hingga 80% lebih tinggi untuk usaha kecil dan  menengah  (UKM).  Kelima,  ekonomi  berbasis  digital  memberikan  tambahan 2%  per  tahun  dalam  pertumbuhan  produk  domestik  bruto  (PDB)  dengan meningkatkan tingkat penetrasi broadband dan penggunaan teknologi digital oleh UKM.  Digitalisasi  transaksi  juga terus didorong  dengan diperkenalkannya Quick Response Code Indonesia Standard (QRIS) pada UMKM, pembayaran pajak dan retribusi, serta dalam program elektronifikasi (Laporan Nusantara Bank Indonesia, 2021).
Quick  Response  Code  Indonesia  Standard (QRIS)  merupakan  penyatuan berbagai  macam quick  response dari  berbagai  penyelenggara  jasa  sistem pembayaran  (PJSP)  yang  menggunakan quick  response code (Bank  Indonesia Tegal,  2023).  Bank  Indonesia  mengeluarkan  QRIS  pada  17  Agustus  2019  dan
Implementasi K-Means Clustering
menerapkan  QRIS  secara  efektif  di  ranah  nasional  pada  1  Januari  2020.  QRIS berbentuk gambaran 2 (dua) dimensi yang memiliki komponen atau susunan yang terdiri  dari  sisi  pola  persegi  pada  3  (tiga)  sisi  (sisi  kanan  atas,  kiri  atas,  dan  kiri bawah),  modul  hitam  berpola  persegi,  piksel,  maupun  titik  yang  mampu menyimpan  data  berupa  karakter,  simbol,  dan  alfanumerik,  serta  terdapat  logo QRIS di sisi kiri atas dan logo GPN di sisi kanan atas (Tobing et al., 2021). QRIS ditujukan untuk  mempermudah transaksi keuangan digital  elektronik agar proses transaksi pembayaran jauh lebih cepat, mudah, murah, aman, dan handal (Sholihah dan  Nurhapsari,  2023) .  QRIS  digunakan  pada  setiap  aplikasi  pembayaran  untuk semua  operator,  baik  bank  maupun  non  bank,  dan  dapat  digunakan  di  semua merchant ,  toko,  tempat  parkir,  warung,  tiket  wisata,  hingga  donasi (Puspitaningrum et al., 2023). Bank Indonesia menyatakan bahwa capaian jumlah pengguna  QRIS  khususnya  di  Jawa  Tengah  mengalami  kenaikan  pada  setiap tahunnya.  Tidak  jarang  pelaku  UMKM  yang  beraneka  ragam  ikut  berpartisipasi menggunakan  QRIS  guna  mengikuti  perkembangan  zaman  di  era  digital  ini. Dengan  demikian,  jumlah merchant yang  menggunakan  QRIS  terus  bertambah setiap tahunnya.
Setiap  kabupaten/kota  memiliki  capaian  QRIS merchant yang  berbeda. Pengelompokan  dalam cluster menggunakan  data  kabupaten/kota  berdasarkan volume  capaian  transaksi  QRIS merchant dengan  teknik clustering diperlukan untuk  melihat  ketercapaian  transaksi  QRIS  di  masing-masing  kabupaten/kota. Data  kabupaten/kota  yang  memiliki  pola  sama  akan  dijadikan  satu cluster dan sebaliknya  yang  tidak  berpola  sama  akan  berada  di cluster yang  berbeda (Adolfsson et  al., 2016).  Analisis clustering dengan  metode K-means  clustering digunakan  untuk  memahami  pola  transaksi  QRIS  di  kabupaten/kota  eks- Keresidenan Pekalongan. Penelitian ini bertujuan memberikan wawasan terhadap pola  dan  kesamaan  di  antara  daerah  tersebut  yang  dapat  menjadi  dasar  untuk pengembangan  lebih  lanjut  guna  mendukung  pertumbuhan  ekonomi  berbasis digital di tingkat lokal.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  pustaka  dan wawancara. Data yang digunakan yaitu data sekunder berupa data volume capaian transaksi  QRIS merchant di  Bank  Indonesia  Tegal  dari  Januari  –  Juni  2023. Penelitian  dilakukan  dengan  bantuan Software IBM  SPSS Statistics 26  dan perhitungan manual.
Prosedur yang digunakan dalam perhitungan manual, yaitu:
1) menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk;
2) membentuk cluster  K-means hingga  tidak  ada  data  yang  mengalami perpindahan cluster ;
3) hasil dari perhitungan manual K-means clustering.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  ketercapaian  pengguna  QRIS  pada merchant masih  menggunakan perhitungan rata-rata tiap bulan saja. Analisis dengan metode K-means clustering akan  menghasilkan  gambaran  yang  lebih  baik.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  capaian  penggunaan  QRIS merchant di  eks-Keresidenan Pekalongan  bulan  Januari  –  Juni  2023.  Data  tersebut  diperoleh  dari  Bank Indonesia Tegal dan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Volume Transaksi QRIS Merchant Januari – Juni 2023
Perhitungan menggunakan Software IBM SPSS Statistics 26 diawali dengan memasukan  data  di  atas  pada software. Kemudian,  dilakukan  analisis K-means clustering pada menu yang tersedia. Selanjutnya, menentukan jumlah cluster yang
No. Kab/Kota Jan Feb Maret April Mei Juni 1. Kab. Batang 96.242 67.536 83.560 58.022 45.215 38.548 2. Kab. Brebes 70.876 92.731 78.563 386.231 342.008  337.452 3. Kab. Pekalongan 49.334 42.359 61.761 62.908 67.878 22.080 4. Kab. Pemalang 55.336 43.650 46.371 43.717 48.527 29.787 5. Kab. Tegal 62.720 82.869 97.859 114.176 63.086 55.174 6. Kota Pekalongan 70.977 71.051 372.998 79.327 78.724 60.290 7. Kota Tegal 101.851  100.993  143.552 131.870 146.543  109.334
Implementasi K-Means Clustering
dibentuk  sebanyak  dua cluster ,  yaitu cluster 1  dan cluster 2. Merchant dengan capaian  volume  QRIS  tinggi  ( cluster 1  atau  C1)  adalah  kabupaten/kota  yang memiliki  volume  transaksi  QRIS  dengan  jarak  ( distance )  hasil clustering lebih dari  sama  dengan  50.000. Merchant dengan  capaian  volume  QRIS  rendah ( cluster 2 atau C2) adalah kabupaten/kota yang memiliki volume transaksi QRIS dengan  jarak  ( distance )  hasil clustering kurang  dari  50.000.  Tahapan  berikutnya adalah memunculkan centroid awal, anggota cluster , dan jarak antar centroid agar termuat dalam output atau hasil software. Tabel 2 menjelaskan nilai centroid awal untuk  kedua cluster .  Tabel  3  menjelaskan  hasil clustering berdasarkan  jarak ( distance ), dan Tabel 4 menjelaskan nilai centroid akhir kedua cluster dari bulan Januari  sampai  Juni.  Ketiga  tabel  tersebut  merupakan  hasil  yang  didapat  dari Software IBM SPSS Statistics 26.
Tabel 2. Nilai Centroid Awal
Initial Cluster Centers Cluster C 1 C 2 Januari 70.977 70.876 Februari 71.051 92.731 Maret 372.998 78.563 April 79.327 386.231 Mei 78.724 342.008 Juni 60.290 337.452
Tabel 3. Hasil Clustering Software IBM SPSS Statistics 26

## Cluster Membership
Case Number Kab_Kota Cluster Distance 1 Kab. Batang 1 69.093,245 2 Kab. Brebes 2 0,000 3 Kab. Pekalongan 1 88.367,269 4 Kab. Pemalang 1 106.294,406 5 Kab. Tegal 1 53.444,676 6 Kota Pekalongan 1 238.839,445 7 Kota Tegal 1 113.492,693
Tabel 4. Nilai Centroid Akhir
Final Cluster Centers Cluster C 1 C 2 Januari 72.743 70.876 Februari 68.076 92.731 Maret 134.350 78.563 April 81.670 386.231 Mei 74.996 342.008 Juni 52.536 337.452
Sebelum  memulai  perhitungan  manual,  metode K-means  clustering membutuhkan penentuan jumlah cluster yang ditentukan diawal sebagai masukan dan  menghasilkan  jumlah cluster akhir  sebagai output (Merliana et  al., 2020). Oleh karena itu, cluster dalam penelitian ini ditentukan sebanyak dua cluster (k =
2) dengan keterangan seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya.
Penggunaan algoritma K-means clustering sendiri memiliki kelemahan pada awal perhitungan yang menggunakan centroid secara acak dan akan menyebabkan hasil  pengelompokan  anggota cluster yang  acak  pula.  Ketergantungan  pada  nilai centroid membuat  akurasi  pada  algoritma K-means  clustering kurang  maksimal (Primandana et  al., 2019).  Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan  optimasi centroid menggunakan  cara  lain.  Pada  penelitian  ini  pusat  awal cluster atau centroid diambil  dari  hasil  yang  diperoleh  dari Software IBM  SPSS Statistics 26  pada Tabel  2.  Hal  ini  dikarenakan centroid awal  pada software tersebut  sudah  dipilih secara optimal dalam sistemnya sehingga dapat mengoptimalkan hasil klusterisasi K-means  clustering yang akan dilakukan . Nilai centroid awal  diambil dari Kota Pekalongan untuk centroid 1 (C 1 ) dan Kabupaten Brebes untuk centroid 2 (C 2 ).
Tahapan berikutnya adalah menghitung nilai jarak dari setiap objek data dan masing-masing  pusat cluster  (centroid) .  Perhitungan  nilai  jarak  dari  setiap  objek menggunakan persamaan jarak Euclidean . Perhitungan nilai jarak antara masing- masing kabupaten/kota dengan centroid awal sebagai berikut.
Implementasi K-Means Clustering
Kabupaten Batang:
( )   √ (               ) (               ) (                ) (               ) (               ) (               )
( )   √ (               ) (               ) (               ) (                ) (                ) (                )
Perhitungan  dilanjutkan  pada  semua  kabupaten/kota  yang  ada.  Setelah memperoleh  nilai  jarak  setiap  objek  data  dengan  masing-masing  pusat cluster , maka  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  menentukan  nilai  jarak Euclidean terdekat.  Berdasarkan  nilai  terendah  itulah  objek  data  akan terklasifikasi  ke  dalam cluster 1  atau cluster 2.  Akibatnya,  dapat  disimpulkan hasil clustering pada  iterasi  1  dengan  jumlah  data  tiap-tiap cluster dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Clustering Iterasi 1
Kemudian,  dihitung  kembali centroid baru  dan  jarak  Euclidean  untuk menghitung  iterasi  ke-2  dan  seterusnya  hingga  tidak  ada  perpindahan  anggota. Dalam  penelitian  ini,  perhitungan  hanya  sampai  pada  iterasi  ke-2  karena  hasil clustering tetap  dan  tidak  mengalami  perubahan  atau  perpindahan  anggota  pada setiap cluster -nya  sehingga  susunan  anggota clustering masih  sama  seperti  hasil
No. Kab/Kota C 1 C 2 Cluster 1. Kab. Batang 294.065,5 535.214 1 2. Kab. Brebes 572.266,8 0 2 3. Kab. Pekalongan 316.239,4 531.439,8 1 4. Kab. Pemalang 332.852,8 549.355,5 1 5. Kab. Tegal 278.198,6 481.693,3 1 6. Kota Pekalongan 0 572.266,8 1 7. Kota Tegal 253.496,9 400.243,9 1 Keterangan: : Jarak terdekat dengan pusat cluster
pada iterasi ke-1. Tabel 6 merupakan hasil akhir perhitungan yang diperoleh pada iterasi ke-2.
Tabel 6. Hasil Akhir Clustering
Perhitungan software dan  manual  memperoleh  hasil cluster dan distance yang  sama.  Oleh  karena  itu,  perhitungan  yang  dilakukan  memiliki  hasil  yang akurat  dan dapat  dilanjutkan pada tahap interpretasi cluster dan karakteristiknya. Karakteristik setiap cluster dapat dilihat dari rata-rata masing-masing cluster . Hal tersebut,  terdapat  dalam  Tabel  7  yang  didapatkan  menggunakan Software IBM SPSS Statistics 26.
Tabel 7. Final Cluster Centers
C 1 C 2 Januari 72.743 70.876 Februari 68.076 92.731 Maret 134.350 78.563 April 81.670 386.231 Mei 74.996 342.008 Juni 52.536 337.452 Keterangan: : Transaksi dalam per bulan dengan rata-rata tertinggi
: Transaksi dalam per bulan dengan rata-rata terendah
Berdasarkan Tabel 7, karakteristik setiap cluster dapat dilihat dari keterangan rata- rata  tertinggi  bulan  di cluster 1  atau cluster 2.  Berikut  adalah  interpretasi karakteristik setiap cluster .
No. Kab/Kota C1 C2 Cluster 1. Kab. Batang 69.093,2 535.214,0 1 2. Kab. Brebes 498.952,9 0,0 2 3. Kab. Pekalongan 88.367,3 531.439,8 1 4. Kab. Pemalang 106.294,4 549.355,5 1 5. Kab. Tegal 53.444,7 481.693,3 1 6. Kota Pekalongan 238.839,4 572.266,8 1 7. Kota Tegal 113.492,7 400.243,9 1 Keterangan: : Jarak terdekat dengan pusat cluster
Implementasi K-Means Clustering

## 1) Karakteristik cluster 1:
Bulan  Januari  dan  Maret  memiliki  volume  transaksi  rata-rata  tertinggi  di cluster 1.  Hal  ini  mengartikan  bahwa  volume  transaksi  bulan  Januari  dan Maret termasuk dalam cluster 1.
2) Karakteristik cluster 2:
Bulan  Februari,  April,  Mei,  dan  Juni  memiliki  volume  transaksi  rata-rata tertinggi  di cluster 2.  Hal  ini  mengartikan  bahwa  volume  transaksi  bulan Februari, April, Mei, dan Juni termasuk dalam cluster 2.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode K-means  clustering untuk  mengelompokkan  capaian  volume transaksi  QRIS merchant kabupaten/kota  di  eks-Keresidenan  Pekalongan menggunakan dua cluster memperoleh hasil sebagai berikut:
1) cluster 1 diisi oleh bulan Januari dan Maret karena memiliki volume transaksi rata-rata  tertinggi  dibandingkan  pada cluster 2.  Kabupaten/kota  yang termasuk  dalam cluster 1,  yaitu  Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan, Kabupaten Pemalang, Kabupaten Tegal, Kota Pekalongan, dan Kota Tegal;
2) cluster 2  diisi  oleh  Februari,  April,  Mei,  dan  Juni  karena  memiliki  volume transaksi  rata-rata  tertinggi  dibandingkan  pada cluster 1.  Kabupaten/kota yang termasuk dalam cluster 2 yaitu Kabupaten Brebes.
Cluster 1  memiliki  anggota  lebih  banyak  daripada cluster 2.  Oleh  karena  itu, capaian  volume  transaksi  QRIS merchant di  eks-Keresidenan  Pekalongan  pada bulan Januari – Juni 2023 memiliki karakteristik seperti halnya cluster 1.
Hasil klasterisasi  penelitian ini dapat  menjadi  bahan rujukan untuk  melihat kondisi  transaksi QRIS merchant di  daerah terkait guna meningkatkan informasi penggunaan QRIS di daerah tersebut. Hasil klasterisasi penelitian ini memerlukan perbandingan  dengan  metode  lain  agar  mengetahui  analisis  terbaik  untuk mengelompokkan capaian volume transaksi QRIS bulan Januari – Juni 2023.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada  Bank  Indonesia  Tegal  yang telah memberikan kesempatan untuk menganalisis data volume capaian transaksi QRIS merchant di  eks-Keresidenan  Pekalongan.  Penulis  juga  menyampaikan terima  kasih  kepada  Jurusan  Matematika  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  Universitas  Jenderal  Soedirman  yang  telah  memberikan dukungan sehingga dapat berjalan dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Adolfsson,  A.,  Ackerman,  M.,  &  Brownstein,  N.  C., To  Cluster,  or  Not  to Cluster :  How  to  Answer  the  Question ,  In  Proceedings  of  Knowledge Discovery from Data, 2022, 1–9.
Bank Indonesia Tegal, QR Code Indonesia Standard , 2023.
Kumala, S. L., Perkembangan Ekonomi Berbasis Digital di Indonesia, Journal of Economics and Regional Science, 1 (2) (2021), 109–117.
Laporan  Nusantara  Bank  Indonesia, Kajian  Ekonomi  dan  Keuangan  Regional, 2021.
Merliana,  N.  P.  E.,  Ernawati,  dan  Santoso,  A.  J., Analisa  Penentuan  Jumlah Cluster  Terbaik  pada  Metode  K-Means  Clustering, Prosiding  Seminar Nasional  Multi  Disiplin  Ilmu  &  Call  for  Papers  UNISBANK  (SENDI_U), 2020.
Primandana,  A.,  Adinugroho,  S.,  dan  Dewi,  C., Optimasi  Penentuan  Centroid pada  Algoritme  K-Means  Menggunakan  Algoritme  Pillar  (Studi  Kasus: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Provinsi Jawa Timur) , Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer, 3 (11)  (2019), 10678–10683.
Puspitaningrum,  F.,  Kusumastuti,  S. C.,  dan  Rimbawati,  A., Penggunaaan  QRIS Dalam  Transaksi  Jual  Beli  di  Tengah  Masyarakat  UMKM  Ketintang Surabaya, Prosiding Seminar Nasional, 2023, 603–614.
Santoso,  S., Sistem  Transaksi  E-Commerce  dalam  Perspektif  KUH  Perdata  dan Hukum Islam, HAKAM, 4 (2) (2016), 217–246.
Implementasi K-Means Clustering
Sholihah, E., dan Nurhapsari, R., Percepatan Implementasi Digital Payment pada UMKM:  Intensi  Pengguna  QRIS  Berdasarkan  Technology  Acceptance Model, Nominal Barometer Riset Akuntansi dan Manajemen, 12 (1) (2023), 1–12.
Tobing, G. J., Abubakar, L., dan Handayani, T., Analisis Peraturan Penggunaan QRIS  sebagai  Kanal  Pembayaran  pada  Praktik  UMKM  dalam  Rangka Mendorong  Perkembangan Ekonomi  Digital, Acta Comitas: Jurnal  Hukum Kenotariatan, 6 (3) (2021), 491–509.