## ANALISIS CLUSTER DATA DAFTAR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Mariani Gita Budiarti, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat 45135, Indonesia marianigitaa9@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era modern ini, kendaraan bermotor telah menjadi sarana transportasi yang sangat umum dan mudah diakses oleh semua orang, menjadi kendaraan dengan pertumbuhan tercepat dan menghasilkan data dalam jumlah besar.  Tantangan  besar  muncul  dalam  mengelola  informasi  dari  Big  Data  yang  dihasilkan  oleh  kendaraan bermotor.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  utama  untuk  membuat  model  kelompok  di  cabang  pelayanan  yang menunjukkan kemiripan data di Provinsi Jawa Barat. Data daftar ulang kendaraan bermotor dikumpulkan selama 9 tahun dan digunakan sebagai sumber data, mencakup informasi seperti jumlah kendaraan, jenis kendaraan, dan lokasi geografis. Data yang kompleks ini diproses menggunakan algoritma K-Means, dengan langkah awal berupa pra-pemrosesan  data,  termasuk  pemilihan  atribut  relevan  dan  penghapusan  data  tidak  valid.  Hasil  clustering menunjukkan  bahwa  cluster  optimal  berada  pada  cluster  3,  dengan  nilai  Davies-Bouldin  Index  (DBI)  sebesar 0,270, dan titik centroid sebesar 1.287.880.558,278. Keselarasan antara nilai DBI dan titik centroid menegaskan konsistensi pada cluster 3. Temuan ini memberikan informasi berharga untuk pengambilan keputusan lebih efektif dalam  pengelolaan  dan  pengembangan  infrastruktur  transportasi  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Hasil  penelitian  ini berpotensi  meningkatkan  efisiensi  dan  keselamatan  lalu  lintas  serta  memenuhi  kewajiban  pajak  kendaraan bermotor,  memberikan  dasar  kokoh  untuk  penyusunan  kebijakan  yang  terarah  dan  berkelanjutan  dalam meningkatkan sistem transportasi di wilayah tersebut.
Kata kunci: K-Means, Clustering, Daftar, Kendaraan, Bermotor

## 1. PENDAHULUAN
Kebaikan  bermasa  dapat  dicapai  melalui penerapan  tata  kelola  yang  efektif  dan  pembangunan yang  adil  di  seluruh  wilayah.  Salah  satunya  sumber dana  pemerintah  adalah  dari  penerimaan  pajak  [1]. Pada  Pasal  285  Undang-Undang  Nomor  32  Tahun 2014, pendapatan daerah meliputi pajak daerah, hasil pajak daerah, hasil retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan  daerah  yang  dipisahkan  dan  lain-lain  PAD yang disahkan, dana transfer, dan lain-lain pendapatan daerah yang sah. Yang di mana pasal demi pasal untuk hasil pajak daerah cukup jelas. Perpindahan kekayaan dari  masyarakat  ke  kas  negara  untuk  membiayai pengeluaran  rutin  dan  surplusnya  digunakan  untuk investasi  publik  dikenal  sebagai  perpajakan.  Pajak dapat  dijadikan  alat  untuk  membangun  suatu  negara agar  semua  orang  dapat  menikmati  kesejahteraan. Kemudian  Pasal  1  UU  Nomor  11  tahun  2009 kesejahteraan  sosial  adalah  kondisi  terpenuhinya kebutuhan material, spiritual, dan sosial warga negara agar  dapat  hidup  layak  dan  mampu  mengembangkan diri, sehingga dapat melaksanakan fungsi sosial.
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  perubahan sosial  di  negara-negara  berkembang  telah  menjadi tema utama. Jumlah kendaraan bermotor berkontribusi pada  pendapatan  bagi  daerah,  dapat  mengganggu kepatuhan  perpajakan,  dan  akan  menimbulkan masalah keamanan. Penelitian ini fokus pada integritas teknologi  pengelompokan  kendaraan  bermotor  pada cabang pelayanan. Dengan menggunakan data historis, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pemahaman awal pola kelompok kendaraan bermotor.
Tantangannya  meliputi  pengembangan  algoritma  K- Means  tidak  hanya  menyusun  data  secara  efisien menjadi kelompok berdasarkan kemiripan data, tetapi juga  pra-pemrosesan  data  yang  teliti,  mengingat  data bisa  berisi  kesalahan  atau  tidak  valid.  Selanjutnya, menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal  dan interpretasi  hasil  yang  informatif  adalah  tantangan kritis,  karena  kesalahan  dalam  hal  ini  dapat menghasilkan  keputusan  yang  kurang  efektif  dan kurang menguntungkan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan  pengetahuan  di  bidang  pajak  kendaraan bermotor  dengan  mengumpulkan  data  dari  berbagai sumber. Melalui penggunaan clustering, penelitian ini berupaya  mengidentifikasi  kelompok  kendaraan bermotor yang di mana untuk memberikan kontribusi yang  komprehensif  pada  bidang  ilmu  komputer. Meskipun analisis data historis memberikan informasi yang berharga, tantangan untuk menyajikan informasi yang  relevan  meningkat  seiring  dengan  perubahan dinamis  dalam  lingkungan.  Oleh  karena  itu, kemampuan  untuk  mengakses,  menganalisis,  dan menafsirkan  data  sangat  penting  untuk  mengambil tindakan  proaktif  dalam  menanggapi  meningkatnya jumlah kendaraan bermotor.
Metode  yang  digunakan  adalah  mengumpulkan data  Daftar  Kendaraan  Bermotor  selama  periode waktu tertentu. Selanjutnya, data ini akan dipersiapkan melalui  proses  pra-pemrosesan,  termasuk  pemilihan atribut yang relevan dan penghapusan data yang tidak valid.  Algoritma  K-Means  akan  digunakan  untuk mengelompokkan kendaraan berdasarkan atribut yang
dipilih, dengan menggunakan metrik jarak antara titik data.  Hasil  dari  pengelompokan  ini  akan  membantu dalam mengidentifikasi pola kendaraan yang memungkinkan  tindakan  yang  lebih  terfokus  dalam penegakan aturan dan peningkatan kesadaran perpajakan.  Dengan  demikian,  pendekatan  ini memanfaatkan  teknik  analisis  data  dan  clustering untuk  memberikan  wawasan  yang  mendalam  dalam mengatasi  permasalahan  yang  melibatkan  jumlah kendaraan bermotor.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan  informasi  jumlah  kendaraan  bermotor setiap tahunnya terhadap kewajiban pajak kendaraan. Implikasi  ini dapat mencakup peningkatan kesadaran masyarakat akan kewajiban pajak kendaraan, pengembangan  strategi  yang  lebih  efektif  untuk meningkatkan  kepatuhan  pajak,  dan  memungkinkan pengembangan  solusi  IT  yang  lebih  cerdas  untuk pengelolaan  data  pajak  kendaraan.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  memberikan  dampak  positif  terhadap praktik,  penelitian  dan  pengembangan  teknologi  di bidang ilmu komputer.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian sebelumnya, peneliti mendapati  setidaknya  sepuluh  jurnal  yang  dianalisis sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini.  Pembandingan sebelumnya  akan  menunjukkan  kejelasan    yang  kuat untuk relevansi dan kontribusi penelitian ini.
Salah  satunya  pada  jurnal  [2]  menjelaskan beberapa peraturan terkait pajak kendaraan bermotor, seperti  Peraturan  No.  23  Januari  2011  tentang Perhitungan Pajak Kendaraan Bermotor dan Bea Balik Nama  Kendaraan  Bermotor,  peraturan  Daerah Provinsi  Jawa  Barat  Nomor  23,  Peraturan  Gubernur No.  13  tahun  2011  tentang  Pajak  Daerah,  dan Peraturan Nomor 68 Tahun 2011 tentang Perhitungan Dasar Pengenaan Pajak Kendaraan Bermotor (PKB)dan  Bea  Balik  Nama  Kendaraan  Bermotor. Jurnal ini juga mencakup metode penelitian, terutama pendataan  di  Bapenda  Jawa  Barat  dan  penyusunan data  berdasarkan  RT  dan  RW.  Hasil  penelitian menunjukkan beberapa permasalahan, seperti kurangnya  pemahaman  dan  kesadaran  wajib  pajak terhadap  edukasi  yang  diberikan  oleh  Bapenda. Kesimpulan dan rekomendari jurnal ini menyebutkan adanya  wajib  pajak  yang  belum  menyatakan  pindah alamat,  belum  bayar  pajak,  dan  belum  melakukan registrasi ulang kendaraan. Jurnal ini juga menyarankan Bapenda Jawa Barat untuk meningkatkan  keakuratan  data  dan  melibatkan pegawai  yang  bertanggungjawab  dan  amanah  dalam berkomunikasi dengan wajib pajak.
Jurnal  [3]  membahas  pentingnya  penerimaan pajak  kendaraan  bermotor  dalam  meningkatkan pendapatan  provinsi  dan  mendukung  pembangunan infrastruktur.  Penelitian  ini  bertujuan  menguji pengaruh  jumlah  kendaraan  bermotor  dan  kendaraan tidak terdaftar terhadap penerimaan pajak kendaraan. Menggunakan  data  sekunder  dari  Kantor  Pusat
Pengelolaan  Pendapatan  Daerah  Kabupaten  Cirebon Sumber  1  tahun  2017-2021  dengan  60  sampel, penelitian  menggunakan  metode  universal  sampling dan  analisis  regresi  linier  berganda.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  jumlah  kendaraan  berdampak positif terhadap penerimaan pajal, sementara dampak tidak  registrasi  ulang  kendaraan  masih  belum  jelas. Disarankan  untuk  meningkatkan  kesadaran  wajib pajak  terhadap  pembayaran  pajak  kendaran.  Secara teoritis,  disarankan  penelitian  lebih  lanjut  di Kabupaten  Indramayu  dengan  penambahan  variabel penerimaan  pajak  kendaraan.  Meskipun  memberikan informasi  mengenai  dampak  jumlah  kendaraan terhadap  penerimaan  pajak  kendaraan,  beberapa informasi  seperti  dampak  STNK  masih  perlu klarifikasi lebih lanjut.
Jurnal [4] mengkaji pengaruh kualitas pelayanan, sanksi  perpajakan,  dan  kondisi  pembiayaan  terhadap kepatuhan  wajib  pajak  kendaraan  bermotor  di SAMSAT Kota Padang. Populasi penelitian mencakup 58447  kendaraan  terdaftar  di  kantor  SAMSAT tersebut.  Metode  analisis  regresi  digunakan  dengan variabel  terkait  Kepatuhan  Wajib  Pajak  (Y),  dan variabel  bebas  Sanksi  Administrasi  (X1),    Tingkat Pendapatan  (X2),  dan  SAMSAT Drive  Thru (X3). Hasil  analisis  deskriptif  menunjukkan  bahwa  sanksi administrasi, tingkat pendapatan, dan SAMSAT Drive Thru secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan terhadap kepatuhan wajib pajak.
Jurnal  [5] bertujuan  mengetahui  sejauh  mana pengaruh  pajak,  sanksi  pajak  kendaraan  bermotor, kesadaran pajak dan sistem e-Samsat. Hasil penelitian ini  menunjukkan  bahwa  pengetahuan  perpajakan, sanksi  pajak  kendaraan  bermotor,  kesadaran  waji  \b pajak  dan  sistem  e-Samsat  dapat  mempengaruhi kepatuhan  wajib  pajak  dalam  membayar  pajak kendaraan bermotor di Kabupaten Subang. Penelitian ini  peneliti  menggunakan  kerangka  terori Theory  of Planned  Behavior (TPB)  yang  menjelaskan  bahwa perilaku  atau  sikap  seseorang  disebabkan  oleh  tiga faktor penentu, yaitu: percaya akan akibat perilaku dan mengevaluasi hasil perilaku, mematuhi, dan kepatuhan dengan peraturan ini. Penelitian ini juga menambahkan  variabel  independen  yaitu  sistem  e- Samsat.
Jurnal  [6] membahas  tentang  penerapan  data mining  menggunakan  algoritma  K-Menas clustering untuk  menentukan  strategi  promosi  mahasiswa  baru Universitas  Bina  Darma  Palembang.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  strategi  periklanan  yang efektif  untuk  menarik  minat  calon  mahasiswa  baru Universitas  Bina  Darma  Palembang.  Metode  yang digunakan  adalah  data  mining  dengan  menggunakan algoritma  K-Menas clustering. Hasil  penelitian menunjukkan bahwa strategi promosi seperti menyebarkan  leaflet,  membuat  desain  yang  menarik dan  menyebarkan  dibanyak  tempat,  disertai  dengan promosi  dari  teman  dekat  atau  saudara  merupakan strategi  promosi  sekolah  yang  baik  untuk  menarik
lebih  banyak  siswa  untuk  belajar  IPA  di  Universitas Bina Darma.
Jurnal  [7]  membahas  penggunakan  data  mining dan algoritma  K-Means untuk  mengklasifikasi gejala Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA). Berdasarkan studi  literatur  sebelumnya,  algoritma  K-Means terbukti  efektif  dalam  mengklasifikasi  data  dengan akurasi  tinggi.  Penelitian  ini  juga  mencakup penggunaan  data  mining  untuk  identifikasi  gejala penyakit, termasuk ISPA. Kajian  literatur melibatkan teori-teori seperti Knoeledge Discovery in  Databases (KDD),  Data  Mining,  Klasifikasi,  dan  Algoritma  K- Means.  Penelitian  menggunakan  data  primer  yang dikumpulkan  melalui  observasi,  wawancara,  dan penelitian  dokumen.  Data  kemudian  dipersihkan  dan diseleksi menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk  membentuk  beberapa cluster .  Hasi  penelitian menegaskan  bahwa  algoritma  K-Means  dapat  sukses mengklasifikasi  gejala  ISPA  dengan  akurasi  yang tinggi.
Jurnal  [8]  Dalam  penelitian  ini,  data  mining digunakan untuk  memprediksi  banjir di  Kota Padang dengan  memanfaatkan  data  historis  dari  Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG). Metode  penelitian  melibatkan  pencarian,  pencatatan, konstruksi, analisis, dan penyusunan laporan berdasarkan  fakta  ilmiah.  Dilakukan  penelitian lapangan,  pembahasan  masalah,  pengumpulan  data, analisis  menggunakan  metode  K-Means clustering, implementasi algoritma K-Means, pengujian perangkat  lunak,  dan  evaluasi  hasil  penelitian. Teknologi  data  mining  dapat  memprediksi  banjir  di Kota Padang dengan menggunakan K-Means clustering .  Data  dikelompokkan  emnjadi  tiga  tingkat (tinggi,  sedang,  rendah)  dari  situasi  iklim  Sicincin Kabupaten  Solok  Selatan  BMKG.  Mekanisme peringatan  dini  melibatkan  koordinasi  antar  BMKG dan Pemerintah untuk memberikan  informasi tentang bahaya banjir.
Jurnal  [9] membahas  tentang  penggunaan algoritma K-Means dan optimasi metode elbow untuk mengelompokkan  data  pengguna  narkoba.  Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan kinerja elbow untuk menghasilkan cluster yang  optimal  pada  data pengguna  narkoba  menggunakan  algoritma  K-Means sebagai  metode  pengelompokan  data.  Hasil  penguji memperlihatkan bahwa metode elbow dapat menghasilkan cluster yang  optimal  pada  data pengguna  narkoba.  Algoritma  K-Means  merupakan model  yang  menggunakan centroid untuk  membuat cluster. Centroid merupakan  titik  tengah  dari  suatu cluster . Secara  umum  algoritma  K-Means  memiliki langkah-langkah  seperti  menentukan  objek  ke  dalam cluster yang memiliki centroid terdekat. Jurnal [10] dengan membahas pengelompokkan data  komponen  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Provinsi  Jawa  Tengah  pada  thaun  2018  silam menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  metode elbow .  Penelitian  ini  membantu  pemerintah  dalam mempertimbangkan  pengambilan  kebijakan  pada
wilayah Kabupaten/Kota di Jawa Tengah berdasarkan variabel-variabel IPM. Metodologi penelitian menunjukkan  bahwa  terdapat  dua cluster dengan karakteristik  yang  berbeda. Cluster 1  memiliki komponen pembentukan IPM lebih rendah dibandingkan  dengan cluster 2.  Penelitian  ini memberikan saran untuk menggunakan alternatif lain selain  metode elbow dalam  mencari  validitas cluster terbaik  dan  menggunakan  bilangan  acak  untuk menentukan cluster awal pada perhitungan manuan K- Means di Microsoft Excel . Jurnal  [11] membahas  tentang  penggunakan model  data  mining clustering untuk  melakukan pengelompokan  data.  Salah  satu  algoritma  yang digunakan  adalah  K-Means.  Proses  menentukan banyak  kelompok  yang  ideal  dilakukan  dengan menggunakan  teknik  evaluasi  model  yaitu Davies- Bouldin Index, metode elbow, dan metode silhouette . Hasil pengelompokan dapat digunakan untuk memetakan dataset berdasarkan  pada  kategori tertentu.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode pendekatan  kuantitatif  eksperimen  yang  melibatkan penggunaan  teknik  kontrol  eksperimental.  Teknik kontrol eksperimental adalah metode yang memungkinkan untuk mengungkapkan suatu masalah dengan  menganalisis  pengumpulan  data  secara sistematis.  Tujuan  pendekatan  ini  adalah  untuk memperoleh  gambaran  yang  lebih  jelas  dan  rinci mengenai  situasi  atau  fenomena  yang  menjadi  fokus penelitian. Adapun tahapan penelitian tersebut seperti Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Pada  metode  penelitian  akan  melalui  tahapan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Dimana proses data untuk mengekstrak semua yang dianggap dengan  spesifikasi  ukuran  dan  batas,  data  yang digunakan secara bersama dengan preprocessing yang
dibutuhkan.  Kegiatan  penelitian  terdiri  5  tahapan untuk  melakukan  penelitian  yang  terdiri  dari  data selection,  data  preprocessing,  data  transformation, data mining, dan  interpretation. Berdasarkan Gambar 2.  Proses  KDD  dibawah  ini  dapat  dijelaskan  sebagai berikut.
Gambar 2. Proses KDD [12]
a. Data Selection Data  yang  pertama  kali  dilakukan  pada  proses seleksi  untuk  menentukan  attributes    yang  akan digunakan.
b. Data Pre-processing Kemudian setelah dilakukannya seleksi terhadap data tersebut maka dilakukannya proses cleaning data  untuk  menghilangkan  missing  value,  atau data  yang  tidak  konsisten  dan  tidak  relevansi. Dan dilakukan integrasi data untuk atribut-atribut yang mengidentifikasi entitas yang unik.
b. Data Transformation Selanjutnya, tahap ini menyesuaikan data dengan algoritma  yang  akan  digunakan  dalam  Data Mining.
c. Data Mining Tahapan ini,  data  akan  diproses  untuk mendapatkan  informasi  atau  model  tertentu menggunakan metode-metode  dalam  Data Mining.
d. Interpretation Tahapan  terakhir,  tahapan  penilaian  untuk  hasil dari proses Data Mining apakah sudah memenuhi target yang ditentukan atau belum, kemudian dari KDD ini adalah agar pengetahuan yang diperoleh dapat memberikan manfaat kepada penggunannya [13].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  daftar  kendaraan  bermotor  dibuat  dalam dataset  dengan  format  .xlsx  (excel)  untuk  bisa dianalisis software yang dipakai RapidMiner Studio.
4.1. Data selection
Import data,  pada  aplikasi RapidMiner fitur import data  berfungsi  sebagai  memasukan  data  yang berada  di computer pengguna  ke  dalam  proses
RapidMiner .  Operator  ini  dapat  digunakan  untuk memuat  data  dari spreadsheet  Microsoft  Excel .  Dari parameter Retrieve bisa dilihat informasi pada Tabel 1. Statistik Dataset Daftar Kendaraan Bermotor.
Gambar 3. Retrieve Daftar Kendaraan Bermotor Tabel 1. Statistik Dataset Daftar Kendaraan Bermotor No. Uraian Keterangan 1. Record 4590 2. Special Attributes 0 3. Reguler Attributes 11 4. Attributes: Id. Integer, missing valu e 0 Kode_provinsi Integer, missing value 0 Nama_provinsi Nominal, missing value 0 Kode_kabupaten_kota Integer, missing value 0 Nama_kabupaten_kota Nominal, missing value 0 Cabang_pelayanan Nominal, missing value 0 Jenis_kendaraan Nominal, missing value 0 Fungsi_kendaraan Nominal, missing value 0 Jumlah_kendaraan Integer, missing value 0 satuan Nominal, missing value 0 Tahun Integer, missing value 0
4.2. Data Pre-processing Kemudian  operator Set  Role fitur  ini  berfungsi untuk  menandakan attribute pada  baris  pertama dengan penamaan agar tidak diikutsertakan hitung dan mengubah.
Gambar 4. Operator Set Role Parameter  yang  digunakan  pada  saat Set  Role adalah sebagai Tabel 2. Tabel Parameter Set Role Tabel 2. Parameter Set Role No. Uraian Keterangan 1. Attribute Filter Type subset 2. Selected attribute cabang_pelayanan
Berikut  hasil  setelah  melakukan Set  Role pada Tabel 3. Statistik Set Role .
Tabel 3. Statistik Set Role No. Uraian Keterangan 1. Record 4590 2. Special Attributes 1 3. Reguler Attributes 10 4. Attributes: Id. Integer, missing valu e 0 Kode_provinsi Integer, missing value 0 Nama_provinsi Nominal, missing value 0
Kode_kabupaten_kota Integer, missing value 0
Nama_kabupaten_kota Nominal, missing value 0
No. Uraian Keterangan Cabang_pelayanan Nominal, missing value 0 Jenis_kendaraan Nominal, missing value 0 Fungsi_kendaraan Nominal, missing value 0 Jumlah_kendaraan Integer, missing value 0 satuan Nominal, missing value 0 Tahun Integer, missing value 0
Selec  attribute dari  keseluruhan  atribut  yang berjumlah 11 hanya akan dipakai beberapa atribut saja yang relevan, pada operator select attributes di bagian parameter  dilakukannya  program  sehingga  bisa menampilkan atribut yang dibutuhkannya saja seperti type  include  attributes  yang  artinya  memilih  semua kolom  yang  ada  pada  dataset  tersebut,  kemudian attribute  filter  type  menggunakan  a  subset  dimana pada parameter ini bisa memilih atribut mana saja yang akan digunakan untuk proses selanjutnya dilakukan
Gambar 5. Operator Select Attributes
Parameter  yang  digunakan  pada  saat Select Attributes adalah  sebagai  Tabel  4.  Tabel  Parameter
Select Attributes Tabel 4. Parameter Select Attributes No. Uraian Keterangan 1. Attribute Filter Type A subset
2. Selected attribute cabang_pelayanan, jenis_kendaraan, fungsi_kendaraan, jumlah_kendaraan
Berikut  hasil  setelah  melakukan Set  Role pada Tabel 4. Statistik Select Attributes .
Tabel 5. Statistik Select Attributes No. Uraian Keterangan 1. Record 4590 2. Special Attributes 1
3. Reguler Attributes 4
4. Attributes: cabang_pelayanan Nominal, missing value 0
Jenis_kendaraan Nominal, missing value 0 Fungsi_kendaraan Nominal, missing value 0
Jumlah_kendaraan Integer, missing value 0

## 4.3. Data Transformation
Bisa  dilihat  dari  data  tersebut  diantaranya  jenis kendaraan  dan  fungsi  kendaraan  bukanlah  numeric sehingga akan dilakukannya transformasi data seperti berikut.
Gambar 6. Operator Nominal to Numerical
Parameter yang digunakan pada saat Nominal to Numerical adalah  sebagai  Tabel  6.  Tabel  Parameter
Nominal to Numerical Tabel 6. Parameter Nominal to Numerical No. Uraian Keterangan 1. Attribute Filter Type subset 2. Selected attribute Jenis_kendaraan, fungsi_kendaraan Berikut  hasil  setelah  melakukan Nominal  to
Numerical pada  Tabel  7.  Statistik Nominal  to
Numerical . Tabel 7. Statistik Nominal to Numerical. No. Uraian Keterangan 1. Record 4590 2. Special Attributes 1 3. Reguler Attributes 4
4. Attributes: Cabang_pelayanan Polynominal, missing value 0 Jenis_kendaraan Numeric, missing value 0 Fungsi_kendaraan Numeric, missing value 0 Jumlah kendaraan Integer, missing value 0

## 4.4. Data Mining
Pada tahap ini akan dilakukan untuk menentukan sebuah  cluster  mana  yang  akan  digunakan  dalam Daftar Kendaraan Bermotor tersebut.
Gambar 7. Operator K-Means K-Means  clustering  dilakukan  sebanyak  9  kali dan  dimulai  dengan  parameter  k  angka  2  sampai  10. Dan  hasil  pembacaan  operator  K-Means  clustering dengan  parameter  default  didapat  informasi  sebagai berikut pada Tabel 8. Hasil K-Means Clustering.
Tabel 8. Hasil K-Means Clustering No. Cluster Measures_type Main_Criterion Centroid_distance 1. 2 bregmanDivergance Davies_Bouldin 5391457188.758 2. 3 BregmanDivergance Davies_Bouldin 1287880558.278 3. 4 BregmanDivergance Davies_Bouldin 761127566.779 4. 5 BregmanDivergance Davies_Bouldin 415808172.960 5. 6 BregmanDivergance Davies_Bouldin 361252980.953 6. 7 BregmanDivergance Davies_Bouldin 223952778.197 7. 8 BregmanDivergance Davies_Bouldin 174826225.994 8. 9 BregmanDivergance Davies_Bouldin 162835823.776 9. 10 BregmanDivergance Davies_Bouldin 130304541.210
Selanjutnya menggunakan operator Performance Cluster  Distance untuk  mengetahui  nilai Davies- Bouldin Index (DBI).
Gambar 8. Operator Performance
Berikut  hasil  dari  operator Performance pada Tabel 9. Nilai DBI tiap cluster .
Tabel 9. Nilai DBI tiap cluster No. K DBI 1. 2 0.475 2. 3 0.270 3. 4 0.429 4. 5 0.421 5. 6 0.461 6. 7 0.446 7. 8 0.473 8. 9 0.463 9. 10 0.455

## 4.5. Interpretation
Dari  hasil  yang  didapat  dalam  pengoperasian RapidMiner.  Penilaian  optimasi  cluster  untuk  dataset Daftar  Kendaraan  Bermotor  pada  Tabel  8.  Hasil  K- Means Clustering menggunakan  metode  Elbow. Untuk mendapatkan perbandingan sudut antar cluster yang membentuk siku. Hasil perhitungan untuk semua k  uji  ditunjukkan  pada  Gambar  9.  Indentifikasi  titik elbow.

## Gambar 9. Identifikasi titik elbow
Dan  disimpulkan  bahwa  optimal  untuk  dataset Daftar  Kendaraan  Bermotor  berdasarkan  metode Elbow  menunjukkan  pada  k=  3  dengan  grafik  siku. Sedangkan  optimasi  cluster  menggunakan  Davies Bouldin Indeks  dari sejumlah k uji ditunjukkan pada Tabel  9.  Nilai  DBI  tiap cluster .  Terlihat  bahwa  nilai DBI terendah ada di k=3 yaitu sebesar 1287880558.278.  Sehingga  menurut  perhitungan Davies  Bouldin  Indeks  yang  merupakan  cluster optimal adalah tiga cluster.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  melihat  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis cluster Daftar Kendaraan  Bermotor  di  Provinsi  Jawa  Barat mengidentifikasi  tiga cluster berbeda,  memberikan wawasan  tentang  pola  cabang  pelayanan. Cluster _0 kategori sebagai rendah dengan beraagam kendaraan, cluster_ 1  adalah  cluster  tinggi  dengan  fokus  pada sepeda  motor,  dan cluster _2 sebagai cluster sedang dengan  kendaraan  pribadi. Cluster tiga  dianggap sebagai cluster optimal  dengan  nilai  DBI  0,270  dan titik centroid 1.287.880.558,278.  Konsistensi  ini menunjukkan bahwa cluster tiga adalah pilihan terbaik dalam  menganalisis  Daftar  Kendaraan  Bermotor, menggambarkan  karakteristik  serupa  di  cabang pelayanan  tersebut.  Analisis cluster K-Means menghasilkan  tiga cluster yang  mewakili  kategori cabang  pelayanan  (rendah,  sedang,  tinggi). Cluster ”rendah” mencakup kendaraan dengan atribut rendah, sementara “sedang” dan “tinggi” menunjukkan tingkat klasifikasi  yang  baik.  Hasil  ini  dapat  menjadi  dasar untuk  pengambilan  keputusan  terkait  pengelolaan infrastruktur  transportasi  dan  pemenuhan  kewajiban pajak.  Saran  untuk  penelitian  lebih  lanjut  mencakup proses clustering terhadap Kendaraan Tidak
Melakukan Daftar Ulang (KTMDU) untuk membandingkan  jumlah  kendaraan  dan  tingkat kepatuhan pajak. Disarankan juga memusatkan fokus pada satu cabang pelayanan untuk analisis yang lebih mendalam.  ( Memuat kesimpulan  yang  diperoleh  dan saran-saran  untuk  penelitian  selanjutnya  (jika  ada). Tuliskan Kesimpulan dan saran dalam 1 paragraf.)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Efriyenty,  “…  Pajak  Terhadap  Kepatuhan Wajib  Pajak  Orang  Pribadi  Dalam  Membayar Pajak  Kendaraan  Bermotor  Di  Kota  Batam: Sanksi Perpajakan, Pemahaman perpajakan …,” J.  Akunt.  Barelang ,  2019,  [Online].  Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jab/artic le/view/1244
[2]  S. Pentanurbowo, “Upaya Meningkatkan Potensi Pajak Kendaraan Bermotor Melalui Penelusuran Kendaraan  Bermotor  Tidak  Melakukan  Daftar Ulang (KTMDU) Di Kelurahan …,” Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi dan … . journal.ikopin.ac.id,  2021.  [Online].  Available: https://www.journal.ikopin.ac.id/index.php/fairv alue/article/download/739/343
[3]  N. Tania, “PENGARUH JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR DAN KENDARAAN TIDAK MELAKUKAN DAFTAR ULANG TERHADAP PENERIMAAN PAJAK KENDARAAN …,” J. Proaksi , 2022, [Online]. Available:
https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detai l/3225927
[4]  P.  O.  Puteri,  E.  Syofyan,  and  E.  Mulyani, “Analisis  pengaruh  sanksi  administrasi,  tingkat
0 2,000,000,000,000 4,000,000,000,000 6,000,000,000,000 p =2 p =3 p =4 p =5 p =6 p =7 p =8 p =9 p =1 0 Avg. Centroid distance
pendapatan,  dan  sistem  samsat  drive  thru terhadap  kepatuhan  wajib  pajak  kendaraan bermotor,” J.  Eksplor.  Akunt. ,  2019,  [Online]. Available:
http://jea.ppj.unp.ac.id/index.php/jea/article/vie w/163
[5]  A. Winasari, “Pengaruh Pengetahuan, Kesadaran,  Sanksi,  Dan  Sistem  E-SAMSAT Terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Kendaraan
Bermotor  Di  Kabupaten  Subang.(Studi  Kasus …,” Prism.  (Platform  Ris.  Mhs.  Akuntansi) ,
2020, [Online]. Available:
http://ojs.stiesa.ac.id/index.php/prisma/article/vi ew/362
[6]  M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru Universitas  Bina  Darma  Palembang,” J.  Softw.
… ,  2020,  [Online].  Available:  https://journal- computing.org/index.php/journal- sea/article/view/10
[7]  S.  Marpaung  and  Z.  Aidha,  “Perilaku  Manusia Silver Terhadap Keluhan Kesehatan di kecamatan  Medan  Halvetia,” Heal.  Inf.  J.  … , 2023, [Online].
Available:
https://myjurnal.poltekkes- kdi.ac.id/index.php/hijp/article/view/932
[8]  I.  Nozomi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Peringatan  Dini  Banjir  Menggunakan  Metode Klastering K-Means (Studi Kasus Kota Padang),” J.  Sains  Inform.  Terap. ,  2023, [Online]. Available: https://rcf-
indonesia.org/jurnal/index.php/jsit/article/view/ 165
[9]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “Optimasi cluster  k-means  menggunakan  metode  elbow pada data pengguna narkoba dengan pemrograman  python,” JTIK  (Jurnal  Tek.  … , 2021, [Online]. Available: https://jurnal-
backup.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/v iew/466
[10]  R. Y. Sari, H. Oktavianto, and ..., “Algoritma K-
Means Dengan Metode Elbow Untuk Mengelompokkan  Kabupaten/Kota  Di  Jawa Tengah  Berdasarkan  Komponen  Pembentuk Indeks  Pembangunan  …,” J.  Smart  … ,  2022, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST/a rticle/view/6928
[11]  M. Sholeh and K. Aeni, “Perbandingan Evaluasi Metode  Davies  Bouldin,  Elbow  dan  Silhouette pada  Model  Clustering  dengan  Menggunakan Algoritma  K-Means,” STRING  (Satuan  Tulisan Ris.  dan  … ,  2023,  [Online].  Available: https://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/STR ING/article/view/16388
[12]  L. Markusoski, I. Zdravkoski, and ..., “KNOWLEDGE  DISCOVERY  DATABASES (KDD) PROCESS IN DATA MINING,” Int. … ,
2019, [Online]. Available:
https://eprints.uklo.edu.mk/3082/1/Paper  Ljupce Markusheski PhD.docx
[13]  M. Orisa, “Optimasi Cluster pada Algoritma  K- Means,” Pros. SENIATI , vol. 6, no. 2, pp. 430– 437, 2022, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5034.