## ANALISIS PERILAKU PENGGUNA INTERNET DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN PENDEKATAN DAVIES BOULDIN INDEX MENGGUNAKAN DATA LOG UNIVERSITAS XYZ
Angga Zakharia Wijaya* 1) , Irwan Sembiring 2)
1. Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia
2. Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Algoritma K Means ; Log Akses; Pengelompokan; Davies Bouldin Index;
Keywords: Algoritma K-Means; Access Log; Clustering; Davies Bouldin Index;
Article history: Received 12 March 2024 Revised 26 March 2024 Accepted 9 April 2024 Available online 1 June 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i2.4750
* Corresponding author. Angga Zakharia Wijaya E-mail address: 672019244@student.uksw.edu
Aktivitas penggunaan jaringan Internet sangat berdampak pada penggunanya, perubahan perilaku menjadi penyebab dari penggunaan jaringan internet, Informasi yang dicari terkadang tidak sesuai dengan kebutuhan terhadap penggunaan jaringan Internet. Sehingga, situs website yang tidak memberikan manfaat, perlu diidentifikasi, dan aksesnya diblokir. Hal ini dilakukan bertujuan untuk meminimalisir dari penggunaan jaringan Internet yang menyimpang dari penggunaan nya. Sehingga dapat menunjang kinerja, baik dari bagian administrasi, maupun dalam proses pembelajaran. Penelitian ini memiliki tujuan untuk melakukan clustering data Access Log jaringan Internet di universitas xyz dengan menggunakan Algoritma K-Means , dan melakukan uji validasi hasil clustering berdasarkan Davies Bouldin Index . Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa perilaku penggunaan jaringan internet di universitas xyz masih menyimpang dari kebutuhan Informasi yang dicari. Dengan penggunaan Algoritma K-Means Clustering menghasilkan tingkat kualitas cluster yang baik, berdasarkan uji validasi data Davies Bouldin Index , yang mendapatkan nilai DBI 0,110369132, sehingga hasil dari clustering yang dilakukan sudah cukup baik. Dengan dilakukannya penelitian ini, diharapkan dapat memberikan gambaran terhadap pengelola jaringan Internet, berdasarkan metode Algoritma K-Means Clustering.

## ABSTRACT
The activity of using the Internet network has a huge impact on its users, changes in behavior are the cause of using the internet network, the in- formation sought is sometimes not in accordance with the needs of using the Internet network. Thus, websites that do not provide benefits need to be identified and access blocked. This is done to minimize the use of the Internet network that deviates from its use. So that it can support perfor- mance, both from the administration, and in the learning process. This research has a goal to cluster the data Access log Internet network at xyz university using the K-Means Algorithm, and test the validation of clus- tering results based on Davies Bouldin Index. The results of this study indicate that the behavior of Internet network usage at xyz university still deviates from the needs of the information sought. The use of the K-Means Clustering Algorithm produces a good level of cluster quality, based on the Davies Bouldin Index data validation test, which gets a DBI value of 0,110369132, so the results of the clustering done are good enough. By doing this research, it is expected to provide an overview of the Internet network manager, based on the K-Means Clustering Algorithm method.

## I. P ENDAHULUAN
EMAJUAN dalam dunia teknologi informasi diharapkan dapat meningkatkan produktivitas dan menjadi media yang  paling efektif untuk mencari dan menyebarkan informasi dengan cepat, dan untuk dapat meningkatkan produktivitas juga diperlukannya manajemen jaringan internet yang baik. Dalam hal ini, sebagai salah satu contoh penggunaan jaringan internet di institusi pendidikan, yang memanfaatkan teknologi internet sebagai salah satu sarana untuk mengirim dan menerima informasi. kendala yang sering terjadi adalah pemanfaatan dalam penggunaan jaringan internet yang tersedia, sering disalahgunakan oleh pengguna jaringan
K
internet  untuk mengunjungi situs website  yang tidak berguna bagi institusi  tersebut.  Situs website  yang mengalihkan perhatian pengguna jaringan internet,  dapat mengurangi produktivitas pembelajaran,  dan  dapat mengganggu kinerja institusi.
Berdasarkan permasalah tersebut,  diperlukan untuk  menganalisis pola penggunaan jaringan internet  dalam menilai seberapa besar penggunaan data yang digunakan untuk mengakses situs-situs tersebut [1]. Sehingga dalam hal ini, peran Access Log sangatlah dibutuhkan, dimana Access Log dapat menunjukkan aktivitas yang diterima oleh suatu situs, serta menunjukkan halaman mana saja dalam situs yang diakses, maupun waktu dalam mengakses internet [2].  Dalam  penelitian  ini penulis ingin menggunakan metode Data Mining, yang mana Data Mining merupakan suatu proses yang dilakukan dengan cara mengidentifikasi data yang sangat besar yang disimpan dalam penyimpanan untuk menemukan suatu pola data [3]. Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma Data Mining , yang nantinya akan digunakan untuk mempermudah proses Clustering data yang didapat pada Access Log Universitas xyz. Clustering merupakan suatu pengelompokan data yang didasarkan hanya pada informasi yang ditemukan dalam data, yang menggambarkan objek tersebut dan hubungan diantaranya [4]. Salah satu pendekatan untuk melakukan Clustering yaitu dengan menggunakan Algoritma K-Means , dengan menggunakan Algoritma K- Means data dapat dikelompokan  dengan mudah, Algoritma K-Means sendiri merupakan salah satu Algoritma Clustering yang populer, dan juga merupakan Algoritma tanpa pengawasan yang digunakan dalam pengelompokan [5]. Algoritma ini merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam membantu mengelompokkan data, berdasarkan website yang sering dikunjungi oleh pengguna jaringan internet dan website yang memiliki kunjungan terbanyak.
Pada penelitian terdahulu yang berjudul “Pengelompokan Pengguna Internet Menggunakan Metode K-Means Pada Data Log Akses Server”, menjelaskan bahwa pengelompokan pengguna  internet dengan menggunakan Algoritma K-Means untuk proses profiling menunjukan hasil yang sesuai, karena hasil dari pengelompokan ini memiliki tingkat akurasi yang baik. Namun dalam pembahasan penelitian tersebut, hanya befokus pada hasil yang diperoleh dengan menggunakan aplikasi Rapidminer , tanpa menjelaskan proses perhitungan dengan metode K- Means [6].
Pada penelitian terdahulu yang berjudul  ”Perancangan Deteksi Anomali Traffic Untuk Investigasi Log Menggunakan Metode K-Means Clusters”, menjelaskan mengenai penggunaan Algoritma K-Means Clustering , yang mana penggunaan metode Algoritma ini merupakan metode yang efektif dalam mendeteksi Anomaly Traffic , yang dapat menentukan pola data statistik tertinggi dan rendahnya Traffic suatu serangan [7]. Pada Penelitian terdahulu yang berjudul “Deteksi Intrusi Jaringan Dengan K-Means Clustering Pada Akses Log Dengan Teknik Pengolahan Big Data”, penggunaan Algoritma K-Means dalam Spark memberikan hasil yang lebih baik dalam hal akurasi dan deteksi aktivitas normal dan anomali [8].
Pada penelitian selanjutnya yang berjudul “Analisis Perilaku Pengguna pada PT Antar Surya Jaya : Harian Surya Surabaya Menggunakan Metode K-Means Clustering”, penerapan dari Algoritma K-Means Clustering terhadap website Harian Surya, membuktikan bahwa dalam klasterisasi tersebut dapat melakukan pengelompokan berdasarkan data log terkait pengunjung yang sedang mengakses website Harian Surya. Penelitian ini menghasilkan tiga pengelompokan yang terbagi menjadi high, moderate dan low berdasarkan tingkat persebarannya [9]. Berdasarkan hasil kesimpulan penelitian terdahulu, penelitian ini memiliki perbedaan pada konsep Clustering Access Log , yang mana dalam melakukan Clustering Access Log , diperlukannya uji validasi dalam sebuah hasil cluster , sehingga hasil dari clustering yang dilakukan bisa dapat diketahui, data yang telah di clustering apakah valid atau tidak. Dalam melakukan pengujian terhadap hasil clustering , penulis menggunakan pendekatan dengan metode Davies Bouldin Index yang digunakan untuk mengukur kinerja algoritma clustering  setelah proses pengelompokan data selesai. Penelitian ini juga akan menjelaskan proses perhitungan dengan metode K-Means Clustering. Sehingga penelitian ini diharapkan dapat untuk mengetahui perilaku pengguna jaringan internet di institusi pendidikan, berdasarkan kategori website apa saja, dan banyak atau sedikitnya website yang dikunjungi, penelitian ini bisa menjadikan wawasan atau evaluasi terhadap pengelola jaringan internet terutama didalam bidang institusi pendidikan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian yang dilakukan, diselesaikan melalui tahapan penelitian yang difokuskan pada analisis pengelompokan data Access Log dengan menggunakan metode Algoritma K-Means , yang dapat diuraikan dengan tahapan sistematis seperti pada contoh Gambar 1.

## Gambar. 1.  Diagram Alir Penelitian

## A. Studi Pustaka
Tahap berikutnya adalah melakukan studi pustaka dengan merujuk pada berbagai macam sumber jurnal maupun karya ilmiah penelitian, yang telah ditemukan dalam proses penelitian literatur pada tahap identifikasi masalah sebelumnya. Penulis akan terlebih dahulu melakukan pengumpulan pengetahuan dan mempelajari jurnal ataupun karya ilmiah penelitian yang ditemukan, kemudian akan dilakukan proses tinjauan. Tinjauan ini terdiri dari perbandingan, perbedaan, kritik, sintesis, maupun ringkasan. Tujuan akhir dari tahap ini adalah untuk mencapai kesimpulan terbaik yang muncul dari tinjauan yang dilakukan terhadap jurnal maupun karya ilmiah penelitian.

## B. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data ini meliputi data yang dapat menunjang penelitian, yang berkaitan dengan informasi data Access Log, Data Access Log ini tersimpan dalam komputer yang berperan sebagai server web, dan digunakan untuk melacak serta menganalisis interaksi perilaku pengguna jaringan internet yang mengunjungi situs tersebut. Access Log berisi tentang informasi pengguna jaringan internet, seperti alamat IP Address, URL halaman yang diakses, Jumlah penggunaan bandwidth , Time Stamp , kode kesalahan, dan lain sebagainya [10].
C. Clustering
Kemudian pada tahapan Clustering peneliti akan melakukan pengelompokan data menggunakan metode Algoritma K-Means Clustering .
1) Algoritma K-Means Algoritma  K-Means merupakan salah satu teknik pengelompokan data non hierarki yang melakukan pengelompokan data ke dalam dua kelompok atau lebih. Metode ini mengorganisir data ke dalam beberapa kelompok sehingga data dengan karakteristik yang sama akan ditempatkan dalam satu kelompok, dan data yang memiliki karakteristik berbeda akan ditempatkan kedalam kelompok lain. Tujuan dari pengelompokan data ini adalah untuk meminimalkan fungsi objektif dari tujuan yang ditetapkan dalam proses pengelompokan [11].
Start
Menentukan jumlah
Cluster, K = 3 Menentukan titik Centroid, dari nilai Min, Median, dan Max data Menghitung jarak data dengan masing-masing titik Centroid Menentukan Cluster data berdasarkan jarak Minimum Apakah ada objek yang berpindah? End Ya Tidak
Gambar. 2.  Diagram Alir Algoritma K-Means
Langkah pertama dalam menggunakan Algoritma K-Means adalah memilih nilai acak untuk K, dalam artian menentukan banyaknya jumlah Cluster yang  ingin dibentuk.  Kemudian,  nilai-nilai K tersebut diinisialisasikan berdasarkan tingkatan kunjungan tinggi, sedang, dan rendah, untuk menjadi pusat-pusat Cluster atau Centroid . Nilai K tersebut bisa dilakukan melalui metode rata-rata atau Means. Kemudian, jarak antara setiap data dengan masing-masing Centroid dihitung dengan menggunakan metode Euclidean , hingga ditemukan jarak yang paling dekat  dari setiap data dengan Centroid .  Kemudian  data  diklasifikasikan berdasarkan kedekatannya dengan Centroid . Selanjutnya, lakukan langkah-langkah tersebut hingga nilai Centroid tidak mengalami perubahan [12].
Algoritma K-Means memiliki rumus bentuk umum seperti pada rumus (1).
𝐷𝐷 ( 𝑥𝑥 2 , 𝑥𝑥 1 ) = ���𝑥𝑥 2𝑗𝑗 − 𝑥𝑥 1𝑗𝑗 � 2 𝑝𝑝 𝑗𝑗=1 (1)
Berdasarkan pada  rumus  (1),  diketahui bahwa D merupakan Euclidean Distance, kemudian j merupakan banyaknya objek yang akan dihitung, X 2 dan X 1 merupakan koordinat Centroid nya.
2) Clustering Clustering merupakan proses pembagian data dalam satu kumpulan menjadi beberapa kelompok, dengan artian bahwa data dalam setiap kelompok memiliki kesamaan yang lebih signifikan, daripada data dalam satu kumpulan. Kelebihan dari teknik pengelompokan ini adalah untuk mengungkapkan struktur bawaan dalam data yang dapat dimanfaatkan dalam beragam aplikasi, seperti klasifikasi, manipulasi gambar, dan identifikasi pola [13]. Tujuan dilakukannya pengelompokan ini adalah untuk membagi keseluruhan data menjadi tiga tingkat Cluster , sebagai berikut. Cluster 1 , tingkat intensitas kunjungan tinggi, yaitu dengan mengambil nilai tertinggi atau nilai maksimum. Cluster 2 , tingkat intensitas kunjungan sedang, yaitu dengan mencari nilai rata rata atau nilai mean. Rumus (2) merupakan contoh rumus untuk mencari nilai rata-rata atau mean . X � = ∑ X i n i=1 n (2)
Cluster 3 , tingkat intensitas kunjungan rendah, yaitu dengan mengambil titik nilai terendah atau nilai minimum.
3) Davies Bouldin Index Davies Bouldin Index (DBI) adalah sebuah metrik yang digunakan untuk mengukur kinerja algoritma clustering dalam menentukan jumlah cluster yang optimal setelah proses pengelompokan data selesai. Prinsip dasar DBI adalah untuk memaksimalkan jarak antara cluster satu dengan yang lain, dan juga meminimalkan jarak antar objek dalam satu klaster. Semakin rendah nilai DBI yang didapat (dengan nilai non- negatif ≥ 0), maka semakin baik nilai clustering yang dihasilkan dari pengelompokan metode Algoritma K-Means . [14]. Adapun beberapa rumus yang akan digunakan untuk melakukan pencarian nilai dari Davies Bouldin Index, sebagai berikut.
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑖𝑖 = 1 𝑚𝑚 𝑖𝑖 � 𝑑𝑑 ( 𝑥𝑥 𝑗𝑗 , 𝑐𝑐 𝑖𝑖 ) 𝑚𝑚 𝑖𝑖 𝑗𝑗=1 (3)
Berdasarkan rumus (3), diketahui bahwa m i merupakan jumlah data dalam cluster ke – i, kemudian c i merupakan centroid cluster ke – i, dan d(x j ,c i ) merupakan jarak dari data ke – i ke titik cluster i, rumus ini digunakan untuk mengetahui matrik kohesi dalam sebuah Cluster , yang mana sekecil mungkin nilai kohesi yang diperoleh maka nilai cluster nya sudah sangat optimal.
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 = 𝑑𝑑 ( 𝑐𝑐 𝑖𝑖 , 𝑐𝑐 𝑗𝑗 ) (4)
Berdasarkan rumus (4), digunakan untuk mengetahui nilai separasi antar Cluster yang dihitung menggunakan persamaan tersebut, dan sebesar mungkin nilai separasi yang diperoleh, maka nilai cluster nya sudah sangat optimal.
𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑗𝑗 = 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑖𝑖 + 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗
(5)
Setelah dilakukannya perhitungan nilai kohesi dan separasi, kemudian melakukan pengukuran ratio (Rij) untuk mengidentifikasi nilai perbandingan antara cluster ke-i dan cluster ke-j, dengan menggunakan rumus (5). Kemudian hasil yang diperoleh dari perhitungan nilai ratio tersebut akan digunakan untuk mencari nilai Davies Bouldin Index.
𝐷𝐷𝑆𝑆𝐷𝐷 = 1 𝐾𝐾 � 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 𝑖𝑖 ≠ 𝑗𝑗 ( 𝑅𝑅 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 ) 𝐾𝐾 𝑖𝑖=1
(6)
Berdasarkan pada rumus (6), diketahui bahwa untuk mencari nilai Davies Bouldin Index adalah dengan menggunakan persamaan tersebut, dimana semakin rendah nilai DBI yang didapat (dengan nilai non- negatif ≥ 0), maka semakin baik nilai clustering yang dihasilkan dari pengelompokan metode Algoritma K-Means.
Start K = Jumlah Cluster I = Jumlah Iterasi Access Log Tentukan Pusat Cluster Awal Proses Iterasi Hitung Jarak Setiap Data,
Terhadap Setiap Cluster Masukan Setiap DataDengan Cluster Terdekat Hitung Ulang Centroid Masing Masing Cluster Jika Semua Iterasi Selesai Dijalankan End Ya Tidak Gambar. 3.  Diagram Alir Proses Clustering
Alur proses Clustering dalam penelitian ini dapat diperhatikan pada Gambar 3. Proses Clustering membutuhkan dua parameter masukan penting, yaitu jumlah Cluster yang  sudah ditentukan  dan jumlah Iterasi yang akan dilakukan. Jumlah Iterasi ini berperan dalam menentukan kapan proses Clustering akan berhenti. Selain itu, dalam proses Clustering , titik pusat awal atau Centroid untuk setiap Cluster juga harus ditentukan [15].
D. Hasil Analisis Data
Pada tahapan pengujian ini, data Access Log dianalisis dengan menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengidentifikasi halaman yang sering diakses, dan karakteristik pengguna seperti apa saja yang ada di Universitas xyz. Dengan adanya tahapan ini, penulis dapat mengevaluasi keberhasilan dari hasil proses Clustering yang telah dilakukan.

## E. Kesimpulan
Langkah berikutnya merupakan tahapan terakhir, dimana dapat ditarik kesimpulan yang didapat dari penelitian, dan hasil dari proses Clustering data Access Log dengan Algoritma K-Means, yang sudah didapatkan kesimpulan hasil dari intensitas kunjungan terhadap perilaku pengguna jaringan internet, yang terbagi dalam Clustering intensitas kunjungan tinggi, sedang, dan rendah.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data Access Log yang digunakan masih dalam bentuk file extensi *.txt kemudian dilakukan Cleansing dan Preprocessing Data , dengan menghilangkan tanda baca dan kata-kata yang tidak diperlukan, dan hanya mengambil atribut data yang akan diteliti, seperti IP Address, URL halaman yang diakses, dan Timestamp. Berikut merupakan contoh data mentah Access Log, dapat diperhatikan pada Tabel 1.
T ABEL I

## C ONTOH D ATA M ENTAH A CCESS L OG 61.245.171.187 ix.cs.uoregon.edu -  [01/May/2020:00:06:42  -0700] "GET /~nisansa/pdf/ToastMasters/ACB7%20-%20TecPre%20-%20P1%20- %20A%20WordNet%20for%20Sinhala.pdf HTTP/1.1" 200 1612724 "https://www.google.com/" "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWeb- Kit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.113 Safari/537.36" -pct 45.152.32.204 ix.cs.uoregon.edu -  [01/May/2020:00:14:54  -0700] "GET /~michal/autograde12S/index.cgi?n=PmWiki  HTTP/1.0" 302 194 "https://ix.cs.uoregon.edu/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; Win64; x64; rv:53.0) Gecko/20100101 Firefox/53.0" -pct 216.244.66.234 ix.cs.uoregon.edu -  [08/May/2020:23:39:27  -0700] "GET /%7Ehornof/downloads/ToCHI_2001.pdf HTTP/1.1" 200 1019753 "-"
"Mozilla/5.0 (compatible; DotBot/1.1; http://www.opensiteexplorer.org/dotbot, help@moz.com)" -pct
Pada pengambilan data Access Log didapatkan 10000 data mentah, dan setelah dilakukan tahap Cleansing dan Preprocessing Data , dihasilkan data yang siap untuk dilakukan proses analisis sebanyak 898 data bersih dari simbol
dan karakter data mentah, dan setelah melakukan pemilihan atribut yang akan digunakan, hanya dipilih atribut IP Address, URL halaman yang diakses, dan Timestamp untuk dilakukannya analisis K-Means Clustering , contoh hasil dari data yang sudah siap untuk dilakukan analisis K-Means Clustering bisa diperhatikan pada Tabel 2.
T ABEL II C ONTOH H ASIL P REPROCESSING DAN C LEANSING D ATA IP Address Date URL 61.245.171.187 01/May/2020:00:06:42 https://www.google.com/ 45.152.32.204 01/May/2020:00:14:54 https://ix.cs.uoregon.edu/ 103.121.208.245 01/May/2020:00:17:36 https://www.google.com/ Kemudian dari hasil Cleansing dan Preprocessing data tersebut, maka dapat dilakukan ke tahapan selanjutnya yaitu melakukan Clustering dengan menerapkan metode Algoritma K-Means untuk menentukan pengelompokan data. Dari keseluruhan data Access Log ini akan dikelompokkan menjadi tiga Cluster , yaitu Cluster 1 tingkat intensitas kunjungan tinggi, Cluster 2 tingkat intensitas kunjungan sedang, dan Cluster 3 tingkat intensitas kunjungan rendah.
Dalam implementasi Algoritma K-Means Clustering , ditentukan nilai titik tengah atau Centroid dari data yang didapat, dengan mengelompokkan data ke dalam tiga tingkat Cluster , Penentuan Cluster dibagi menjadi tiga kelompok yang berbeda, yaitu kelompok dengan Cluster tingkat intensitas kunjungan tinggi (Cluster 1), Cluster tingkat intensitas kunjungan sedang (Cluster 2), dan Cluster tingkat intensitas kunjungan rendah (Cluster 3). Oleh karena itu, terdapat tiga titik pusat yang berkaitan dengan Cluster ini. Penetapan nilai-nilai pusat Cluster ini dilakukan dengan mengambil nilai tertinggi (maksimum), untuk kelompok dengan tingkat intensitas kunjungan tinggi (Cluster 1), nilai rata-rata (mean), untuk kelompok dengan tingkat intensitas kunjungan sedang (Cluster 2), dan nilai terendah (minimum), untuk kelompok dengan tingkat intensitas kunjungan rendah (Cluster 3).  Nilai Centroid tersebut dapat diperhatikan pada Tabel 3.
T ABEL III C ENTROID D ATA I TERASI I K 1 May 2020 2 May 2020 3 May 2020 4 May 2020 5 May 2020 6 May 2020 7 May 2020 8 May 2020 9 May 2020 C 1 442 345 183 282 756 937 641 649 31 C 2 88 67 43 58 130 150 116 142 7 C 3 1 1 2 1 3 1 3 1 1
Diketahui C1, memiliki nilai 442, 345, 183, 282, 756, 937, 641, 649, 31, dimana nilai ini didapatkan pada nilai tertinggi data di Tabel 3. Kemudian C2, memiliki nilai 88, 67, 43, 58, 130, 150, 116, 142, 7. Dan C3, memiliki nilai 1, 1, 2, 1, 3, 1, 3, 1, 1, dimana nilai ini didapatkan pada data di Tabel 3. Perhitungan (7), merupakan salah satu contoh dari pencarian nilai mean untuk C2, dengan menggunakan rumus (2).

## X
� = 442 + 77 + 1 + 4 + 87 + 1 + 4
7
X � = 616 7
X � =  88 (7) T ABEL IV P ERHITUNGAN J ARAK P USAT C LUSTER I TERASI I Web Category 1 May 2020 2 May 2020 3 May 2020 4 May 2020 5 May 2020 6 May 2020 7 May 2020 8 May 2020 9 May 2020 Education 442 345 183 282 756 937 641 649 31 Portal Site 77 73 71 67 72 71 70 165 15 E Commerce 1 2 0 2 5 3 3 1 0 Medical Care 4 4 6 2 3 0 0 0 0 Search Engine 87 47 38 54 71 41 72 177 2 Blog 1 1 2 2 5 1 21 5 3 Lain - Lain 4 1 2 1 0 1 5 1 1
Berikut merupakan langkah pencarian nilai Centroid , dan pengelompokan data pada Iterasi 1 , dengan menggunakan rumus (1), dapat diperhatikan pada salah satu contoh perhitungan (8), dan pada tabel 4.
𝐷𝐷 ( 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑚𝑚𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑖𝑖𝑃𝑃𝑆𝑆 , 𝐶𝐶 1) = � (77 − 442) 2 + (73 − 345) 2 + (71 − 183) 2 + (67 − 282) 2 + (72 − 756) 2 + (71 − 937) 2 + (70 − 641) 2 + (165 − 649) 2 + (15 − 31) 2 = 1429,805
𝐷𝐷 ( 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑚𝑚𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑖𝑖𝑃𝑃𝑆𝑆 , 𝐶𝐶 2) = � (77 − 88) 2 + (73 − 67) 2 + (71 − 43) 2 + (67 − 58) 2 +
(72 − 130) 2 + (71 − 150) 2 + (70 − 116) 2 + (165 − 142) 2 + (15 − 7) 2 = 155,4816
𝐷𝐷 ( 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑚𝑚𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑖𝑖𝑃𝑃𝑆𝑆 , 𝐶𝐶 3) = � (77 − 1) 2 + (73 − 1) 2 + (71 − 2) 2 + (67 − 1) 2 + (72 − 3) 2 + (71 − 1) 2 + (70 − 3) 2 + (165 − 1) 2 + (15 − 1) 2 = 247,6267 (8)
Proses Clustering dilakukan dengan menentukan jarak terdekat dari setiap data yang sedang diproses  dan perhitungan K-Means Clustering akan terus berlanjut dengan Iterasi berulang, hingga hasil pengelompokan data Iterasi ditemukan berjumlah sama dengan pengelompokan data dari Iterasi sebelumnya. Pada langkah Iterasi 1, terbentuk Cluster data, tingkat kunjungan pengguna internet, dengan intensitas kunjungan tertinggi (Cluster 1), dengan Web Category Education, kemudian intensitas kunjungan sedang (Cluster 2), dengan Web Category Search
Engine dan Portal Site, kemudian intensitas kunjungan terendah (Cluster 3), dengan Web Category E Commerce, Medical Care, Blog, Lain – Lain, dapat dilihat pada Tabel 5.
T ABEL V
H ASIL C LUSTERING I TERASI I Web Category Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Centroid Education 0 1347,9136 1641,795 0 Portal Site 1429,805 155,4816 247,6267 155,4816 E Commerce 1639,599 294,46901 3,872983 3,872983 Medical Care 1641,912 296,35789 6,855655 6,855655 Search Engine 1451,642 137,80421 235,752 137,8042 Blog 1632,175 287,01568 18,68154 18,68154 Lain - Lain 1641,595 296,10978 4,690416 4,690416
Namun proses Iterasi ini belum valid, sehingga dilanjutkan proses perhitungan Iterasi berikut nya. Proses perhitungan Iterasi ini akan berhenti pada iterasi ke 2, dimana pada proses Iterasi ini dilakukan perhitungan nilai pusat atau Centroid .
T ABEL VI

## C ENTROID D ATA I TERASI II
Cluster  1 May 2020 2 May 2020 3 May 2020 4 May 2020 5 May 2020 6 May 2020 7 May 2020 8 May 2020 9 May 2020 C 1 442 345 183 282 756 937 641 649 31 C 2 82 60 54,5 60,5 71,5 56 71 171 8,5 C 3 2,5 2 2,5 1,75 3,25 1,25 7,25 1,75 1
Berikut merupakan langkah pencarian Centroid data Iterasi 2 , dimana salah satu pencarian Centroid, dilakukan dengan menghitung data yang terdapat dibagian Cluster. Seluruh data Cluster dijumlah dan dibagi dengan jumlah banyaknya Web Category yang terdapat dibagian Cluster tersebut. Perhitungan (9), merupakan salah satu contoh dari pencarian nilai mean untuk C3, dengan menggunakan rumus (2), dan hasil keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 5.
X � = 1 + 4 + 1 + 4
4
X � =  2,5

## T ABEL VII
P ERHITUNGAN J ARAK P USAT C LUSTER I TERASI II Web Category 1 May 2020 2 May 2020 3 May 2020 4 May 2020 5 May 2020 6 May 2020 7 May 2020 8 May 2020 9 May 2020 Education 442 345 183 282 912 937 641 649 31 Portal Site 77 73 71 67 72 71 70 165 15 E Commerce 1 2 0 2 5 3 3 1 0 Medical Care 4 4 6 2 3 0 0 0 0 Search Engine 87 47 38 54 71 41 72 177 2 Blog 1 1 2 2 5 1 21 5 3 Lain - Lain 4 1 2 1 0 1 5 1 1
Setelah menemukan nilai pusat atau Centroid , proses selanjutnya akan dilakukan dengan mencari nilai Centroid nya. Berikut merupakan langkah pencarian nilai Centroid , dan pengelompokan data pada Iterasi ke 2. Perhitungan (10), merupakan salah satu contoh dari pencarian nilai Centroid nya, dengan menggunakan rumus (1).
𝐷𝐷 ( 𝑆𝑆𝑃𝑃𝑃𝑃𝐵𝐵 , 𝐶𝐶 1) = � (1 − 442) 2 + (1 − 345) 2 + (2 − 183) 2 + (2 − 282) 2 + (5 − 756) 2 + (1 − 937) 2 + (21 − 641) 2 + (5 − 649) 2 + (3 − 31) 2
= 1632,175
𝐷𝐷 ( 𝑆𝑆𝑃𝑃𝑃𝑃𝐵𝐵 , 𝐶𝐶 2) = � (1 − 82) 2 + (1 − 60) 2 + (2 − 54,5) 2 + (2 − 60,5) 2 + (5 − 71,5) 2 + (1 − 56) 2 + (21 − 71) 2 + (5 − 171) 2 + (3 − 8,5) 2
= 231,8491
𝐷𝐷 ( 𝑆𝑆𝑃𝑃𝑃𝑃𝐵𝐵 , 𝐶𝐶 3) = � (1 − 2,5) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2,5) 2 + (2 − 1,75) 2 + (5 − 3,25) 2 + (1 − 1,25) 2 + (21 − 7,25) 2 + (5 − 1,75) 2 + (3 − 1) 2 = 14,50216 (10)
Dari hasil perhitungan pada Iterasi ke 2 ditemukan kesamaan pengelompokan dengan data dari Iterasi ke 1. dimana pada langkah Iterasi ke 2, terbentuk Cluster data, tingkat kunjungan pengguna internet, dengan intensitas kunjungan tertinggi (Cluster 1), dengan Web Category Education, kemudian intensitas kunjungan sedang (Cluster
2), dengan Web Category Search Engine dan Portal Site, kemudian intensitas kunjungan terendah (Cluster 3),
dengan Web Category E Commerce, Medical Care, Blog, Lain – Lain, sehingga proses perhitungan K-Means Clustering telah selesai dan berhenti di Iterasi ke 2, data dapat dilihat pada Tabel 7.

## T ABEL VIII H ASIL C LUSTERING I TERASI II
Web Category Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Centroid Education 0 1440,483 1638,799 0 Portal Site 1429,805 28,51315 244,7791 28,51315 E Commerce 1639,599 239,0502 5,857687 5,857687 Medical Care 1641,912 239,1171 8,764274 8,764274 Search Engine 1451,642 28,51315 232,8772 28,51315 Blog 1632,175 231,8491 14,50216 14,50216 Lain - Lain 1641,595 239,3972 4,506939 4,506939 Setelah dilakukan nya pengelompokan Algoritma K-Means, data cluster akan diuji berdasarkan Davies Bouldin Index untuk menunjukan validasi dari data yang sudah dilakukan Clustering. Untuk menghitung Davies Bouldin Index, hal pertama yang harus dilakukan adalah mencari nilai ratio untuk mengetahui nilai ratio dari beberapa
Cluster. Perhitungan (11), merupakan salah satu contoh langkah pencarian nilai kohesi, dengan menggunakan rumus (3) dan hasil keseluruhan dapat diperhatikan pada tabel 8.
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 3 = 1
4 (5,857687 + 8,764274 + 14,50216 + 4,506939)
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 3 = 8,407765
(11) T ABEL VIII H ASIL P ERHITUNGAN K OHESI
Web Category Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Centroid SSW Education 0 1440,483 1638,799 0 0 Portal Site 1429,805 28,51315 244,7791 28,51315 28,51315 E Commerce 1639,599 239,0502 5,857687 5,857687 8,407765 Medical Care 1641,912 239,1171 8,764274 8,764274 Search Engine 1451,642 28,51315 232,8772 28,51315 Blog 1632,175 231,8491 14,50216 14,50216 Lain - Lain 1641,595 239,3972 4,506939 4,506939
Berdasarkan Tabel 8, diketahui nilai kohesi dari Cluster 1 memiliki nilai 0, Cluster 2 memiliki nilai 28,51315, dan Cluster 3 memiliki nilai 8,407765. Dimana nilai ini didapatkan pada perhitungan average di setiap cluster. Setelah mendapatkan nilai kohesi, proses selanjutnya akan dilakukan dengan mencari nilai separasinya. Perhitungan (12), merupakan salah satu contoh langkah pencarian nilai separasi, dengan menggunakan rumus (4), dan hasil keseluruhan dapat diperhatikan pada tabel 9.
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 1 , 3 = � (442 − 2,5) 2 + (345 − 2) 2 + (183 − 2,5) 2 + (282 − 1,75) 2 + (756 − 3,25) 2 + (937 − 1,25) 2 + (641 − 7,25) 2 + (649 − 1,75) 2 + (31 − 1) 2
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 1 , 3 = 1638,798893
(12) T ABEL IX H ASIL P ERHITUNGAN S EPARASI SSB Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 1 0 1440,482905 1638,798893 Cluster 2 1440,482905 0 237,1946722 Cluster 3 1638,798893 237,1946722 0
Berdasarkan Tabel 9, diketahui nilai separasi yang diperoleh pada masing masing cluster. Dimana salah satu nilai yang didapatkan ini berdasarkan perhitungan jarak centroid 1 dengan centroid 3, seperti pada contoh perhitungan diatas, dengan menggunakan data yang ada pada Tabel 5 centroid data iterasi ke 2 . Setelah mendapatkan nilai separasinya, proses selanjutnya akan dilakukan dengan mencari nilai rationya. Perhitungan (13), merupakan salah satu contoh langkah pencarian nilai ratio, dengan menggunakan rumus (5), dan hasil keseluruhan dapat diperhatikan pada tabel 10.
𝑅𝑅 2 , 3 = 28,51315 + 8,407765 237,1946722 𝑅𝑅 2 , 3 = 0,155656615
(13) T ABEL X H ASIL P ERHITUNGAN R ATIO
R Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Ratio Max Cluster 1 0 0,019794164 0,005130443 0,019794164 Cluster 2 0,019794164 0 0,155656615 0,155656615 Cluster 3 0,005130443 0,155656615 0 0,155656615
Berdasarkan Tabel 10, dapat diketahui nilai ratio yang diperoleh pada masing masing cluster. Seperti pada contoh perhitungan diatas, nilai kohesi cluster ke 2 ditambah dengan nilai kohesi cluster ke 3 yang ada di Tabel 8, kemudian dibagi dengan nilai separasi cluster 2 ke 3 yang ada di Tabel 9, sehingga mendapatkan nilai ratio cluster 2 ke 3 adalah 0,155656615 . Kemudian dari masing masing cluster diperoleh nilai ratio maksimalnya, sehingga proses  selanjutnya akan dilakukan perhitungan dengan menentukan nilai dari Davies Bouldin Index , dengan menggunakan rumus (6), dan dapat diperhatikan pada perhitungan (14).
𝐷𝐷𝑆𝑆𝐷𝐷 = 1 3 (0,019794164 + 0,155656615 + 0,155656615)
𝐷𝐷𝑆𝑆𝐷𝐷 = 0,110369132 (14)
Hasil perhitungan dari nilai Davies Bouldin Index mendapatkan nilai 0,110369132 dalam artian jika nilai DBI mendekati angka nol, maka hasil perhitungan Cluster sudah cukup optimal. Dapat diketahui bahwa pada proses Iterasi ke 2, hasil yang sama ditemukan saat menerapkan teknik pengelompokan data Access Log ke dalam 3 cluster dengan melalui proses 2 Iterasi. Dari 7 Web Category dengan atribut data tanggal 1 May 2020 hingga tanggal 9 May 2020, terdapat 3 tingkatan Cluster yaitu sebagai berikut: Cluster 1, tingkat intensitas pengunjung tertinggi, dengan Category Education . Cluster 2, tingkat intensitas pengunjung sedang, dengan Category Portal Site, dan Search Engine. Cluster 3, tingkat intensitas pengunjung terendah, dengan Category E Commerce, Medical Care, Blog, dan Lain – Lain. Kemudian dari perhitungan setiap cluster dilakukan uji validasi data, berdasarkan Davies Bouldin Index untuk menunjukan akurasi dari data yang sudah dilakukan Clustering, dan hasil dari perhitungan cluster yang dilakukan sudah cukup baik.
Penelitian ini memiliki perbedaan pada konsep Clustering Access Log , yang mana dalam melakukan Clustering
Access Log , diperlukannya uji validasi dalam sebuah hasil cluster , sehingga hasil dari clustering yang dilakukan bisa dapat diketahui, data yang telah di clustering apakah valid atau tidak.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi Algoritma K-Means Clustering pada data Access Log telah berhasil di Clustering dan menunjukan hasil yang sesuai dengan harapan penulis , dengan mendapatkan hasil Cluster 1, intensitas kunjungan tertinggi, dengan Web Category Education, kemudian Cluster 2, intensitas kunjungan sedang, dengan Web Category Portal
Site, dan Search Engine, dan Cluster 3, intensitas kunjungan terendah, dengan Web Category E Commerce, Medical Care, Blog, dan Lain - Lain. Berdasarkan hasil Clustering ini, dapat diketahui bahwa perilaku pengguna jaringan internet, sangat berpengaruh oleh faktor lingkungan dan aktivitas sehari-hari. Dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa, Access log jaringan Internet memiliki jenis data yang sangat besar, sehingga penggunaan Algoritma Data Mining sangatlah diperlukan. Dengan penggunaan Algoritma K-Means, Access log dapat dengan mudah di Clustering, hal ini dapat mempermudah analisis dalam penggunaan jaringan Internet. Adapun kelemahan yang diperoleh penulis dari penggunaan Metode Algoritma K-Means ini, dimana Algoritma K-Means bisa berlaku jika nilai mean bisa dihitung, yang berarti atributnya bernilai integer numerik, jika nilainya bersifat kategorikal, mean tidak dapat dihitung, dan Algoritma K-Means memerlukan nilai K yang harus ditentukan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Prabawa, Kushendra Satria. Penerapan K-Means Untuk Pengelompokan Pengguna Internet Berdasarkan Elapsed dan Byte Transferred. Diss. Program Studi Teknik Informatika FTI-UKSW, 2016.
[2] Ferdinan, Yongki. "Analisis Traffic Pengguna Pada Jaringan Internet Nirkabel Di Bawah Pengelolaan BSI Universitas Islam Indonesia." (2012).
[3] Maulida, Linda. "Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan ke Objek Wisata Unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K- Means." JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) 2.3 (2018): 167-174.
[4] Prasetyo, Eko. "Data Mining Processing Data Into Information using MATLAB." Yogyakarta: ANDI Publishers (2014).
[5] Gunawan, Gun Gun Indra. ANALISIS PERILAKU PENGGUNA INTERNET DENGAN DATA MINING METODE K-MEANS. Diss. Universitas Siliwangi, 2021.
[6] Kuncoro, A. P., Hutomo, D. P., & Zulfadhilah, M. (2017). Pengelompokan Pengguna Internet Menggunakan Metode K-Means pada Data Log Akses Server. Citisee 2017 , 149–153.
[7] Aini, Fadhilah Dhinur, Imam Riadi, and Rusydi Umar. "Perancangan Deteksi Anomali Traffic Untuk Investigasi Log Menggunakan Metode K-Means Clusters." Prosiding Seminar Sains Nasional dan Teknologi. Vol. 1. No. 1. 2018.
[8] Ridho, Farid, and Arya Aji Kusuma. "Deteksi Intrusi Jaringan dengan K-Means Clustering pada Akses Log dengan Teknik Pengolahan Big Data." Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik 10.1 (2018): 53-66.
[9] Fari'Utomo, Kevin Gusti Farras, Fitra Abdurrachman Bachtiar, and Nanang Yudi Setiawan. "Analisis Perilaku Pengguna pada PT Antar Surya Jaya: Harian Surya Surabaya menggunakan Metode K-Means Clustering." Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 5.11 (2021): 4828- 4835.
[10] Goel, Neha, and C. K. Jha. "Analyzing users behavior from web access logs using automated log analyzer tool." International Journal of Computer Applications 62.2 (2013).
[11] Sari, Riyani Wulan, Anjar Wanto, and Agus Perdana Windarto. "Implementasi Rapidminer Dengan Metode K-Means (Study Kasus: Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi)." KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) 2.1 (2018).
[12] Heni, Sulastri, and A. Irham Gufroni. "Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia." J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf 3.02 (2017): 299-305.
[13] Sadewo, Mhd Gading, et al. "Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Desa/Kelurahan Menurut Keberadaan Keluarga Pengguna Listrik dan Sumber Penerangan Jalan Utama Berdasarkan Provinsi." Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS). Vol. 1. No. 1. 2019.
[14] Ghufron, Ghufron, Bayu Surarso, and Rahmat Gernowo. "The implementations of K-medoids clustering for higher education accreditation by evaluation of Davies Bouldin index clustering." Jurnal Ilmiah KURSOR 10.3 (2020).
[15] Prabawa, Kushendra Satria. Penerapan K-Means Untuk Pengelompokan Pengguna Internet Berdasarkan Elapsed dan Byte Transferred. Diss. Program Studi Teknik Informatika FTI-UKSW, 2016.