## KLASTERISASI DATA JENIS-JENIS PEKERJAAN PENDUDUK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Wili Aprianto 1 , Rudi Kurniawan 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI, Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI, Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B, Majasem, Cirebon wiliaprianto39@gmail.com

## ABSTRAK
Pekerjaan  di  desa  memiliki  peran  penting  dalam  mengembangkan  ekonomi  lokal  dan  meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Namun, belum ada studi yang mendalam mengenai pola dan karakteristik pekerjaan di Desa Babakanmulya sehingga kurangnya informasi atas pekerjaan penduduk Desa Babakanmulya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan data pekerjaan penduduk Desa Babakanmulya Kecamatan Jalaksana Kabupaten  Kuningan  dengan  maksud  ingin  mengetahui  informasi  karakteristik  dan  pola  pekerjaan  dengan mendapatkan parameter apa yang terbaik dari EuclideanDistance, CamberraDistance, CorrelationSimilarity .Dengan  data  pekerjaan  yang  dikumpulkan  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah algoritma K-Means , yang merupakan salah satu metode pengelompokan data dalam analisis klaster.Dengan menggunakan  algoritma K-Means ,  diharapkan  dapat  ditemukan  kelompok  pekerjaan  yang  memiliki  kesamaan karakteristik dan memudahkan dalam pengambilan keputusan terkait pengembangan ekonomi di Desa Babakan Mulya  dan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  strategi  pembangunan  ekonomi  lokal  dan memberikan  rekomendasi  kebijakan  yang  relevan  untuk  meningkatkan  kualitas  pekerjaan  di  desa.Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola  pekerjaan  di  desa, memetakan  kelompok  pekerjaan  yang  serupa,  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi  jenis pekerjaan yang dipilih oleh penduduk desa. Hasil Analisis diperoleh parameter terbaik yaitu Numerical Measure Types EuclideanDistance.
Kata kunci : Data Pekerjaan, Desa Babakan Mulya, Algoritma K-Means, Analisis Data,Cluster,Algoritma

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  perkembangan  pesat  di  bidang informatika,  pengolahan  dan  analisis  data  menjadi komponen  penting  dalam  berbagai  aspek  kehidupan, termasuk  dalam  memahami  pola  dan  karakteristik pekerjaan penduduk di suatu wilayah. Seseorang atau kelompok  orang  yang  tidak  memiliki  pekerjaan  atau penghasilan tetap dianggap sebagai pengangguran [1] Angkatan  kerja  yang  sedang  berusaha  mencari pekerjaan  dan  mempersiapkan  usaha  juga  termasuk dalam  kategori  pengangguran.  Pengangguran  terjadi karena  jumlah  tenaga  kerja  tidak  sebanding  dengan pertumbuhan  kesempatan  kerja,  akibat  minimnya lapangan  pekerjaan  di  perusahaan  maupun  tempat usaha  di  suatu  wilayah.  Metode  yang  tepat  untuk analisis  data  pekerjaan  penduduk  adalah  dengan melakukan  pengelompokan  data  berdasarkan  jenis pekerjaan, tingkat pendapatan, dan tingkat pendidikan.
Pekerjaan  dapat  mencakup  berbagai  jenis kegiatan, baik yang bersifat fisik maupun mental, dan melibatkan  berbagai  tingkat  keterampilan,pekerjaan ini  juga  dipengaruhi  oleh  yaitu  lapangan  kerja  dan padatnya  penduduk  [3].  Desa  Babakan  Mulya, Kecamatan Jalaksana, Kabupaten Kuningan merupakan  salah  satu  daerah  yang  memiliki  potensi sumber daya manusia yang perlu dianalisis lebih lanjut terkait  dengan  jenis  pekerjaan  yang  ada  di  desa tersebut [4].
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis statistik  dan  data  mining  untuk  mengklasifikasikan hubungan antar penduduk [5]. Penelitian ini bertujuan untuk  memberikan  informasi  yang  dapat  membantu Desa Babakanmulya dalam mengoptimalkan pekerjaan  masyarakat.  Dengan  demikian,  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  pemahaman yang  lebih  baik  tentang  karakteristik  jenis-jenis pekerjaan  di  wilayah  tersebut  sehingga  Desa  dapat membuat  kebijakan  yang  lebih  efektif  dalam menangani masalah pekerjaan [6]
Dalam  penelitian  ini,  metode  analisis  data  yang digunakan  adalah  metode  Knowledge  Discovery  in Database (KDD). KDD adalah proses yang bertujuan untuk  mengidentifikasi  keabsahan  data,  potensi, manfaat,  dan  akhirnya  menghasilkan  pola  data  yang dapat dimengerti [5]. KDD terkait erat dengan teknik integrasi  dan  penemuan  ilmiah,  interpretasi,  serta visualisasi pola-pola yang terdapat dalam berbagai set data.  Metode  ini  merujuk  pada  strategi-strategi  yang digunakan  untuk  memproses  dan  menafsirkan  data yang diperoleh dari suatu penelitian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  algoritma  data mining K-means Clustering dapat dijabarkan sebagai berikut :
Paper  ke-1  [10]  Membahas  tentang  persentase penduduk  miskin  usia  15  tahun  ke  atas  yang  telah menyelesaikan pendidikan, status pekerjaan, pengeluaran  per  kapita  untuk  makanan,  dan  status kemiskinan.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa terdapat dua klaster yang terbentuk, di mana klaster 1 terdiri  dari  Kota Tangerang,  Kota  Cilegon,  dan  Kota Tangerang  Selatan,  sementara  klaster  2  terdiri  dari Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Tangerang,  Kabupaten  Serang,  dan  Kota  Serang. Evaluasi menggunakan Silhouette Index menunjukkan bahwa  pembentukan  dua  klaster  memiliki  nilai keakuratan terbaik dibandingkan dengan pembentukan tiga klaster dan empat klaster.
Paper  ke-2  [9]  Membahas  tentang  menerapkan algoritma
K-Means
clustering dalam mengelompokkan distribusi sosial ekonomi masyarakat perumahan berdasarkan demografi kependudukan  di  Kota  Pekanbaru.  Dalam  penelitian ini,  dilakukan  analisis  statistik  dan  machine  learning untuk  mengklasifikasikan  hubungan  sosial  ekonomi dengan demografi penduduk. Hasil dari penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada pemerintah  dalam  pengambilan  kebijakan  terhadap masyarakat  dalam  bidang  sosial  ekonomi  di  wilayah Kota Pekanbaru.
Paper  ke-3  (Ananda  et  al.,  2019)yang  berjudul
“Sistem
Rekomendasi Pemilihan Peminatan MenggunakanDensity  Canopy  K-Means”  dalam penelitian  ini  membahas  tentang  membangun  sistem rekomendasi pemilihan peminatan bagi mahasiswa di sebuah  perguruan  tinggi  berdasarkan  data  mutu akademik  semester  1  dan  2.  Penelitian  ini mengimplementasikan  algoritme  Density  Canopy  K- Means (DCKM) untuk membangun sistem rekomendasi. DCKM merupakan algoritme clustering yang  terdiri  dari  dua  proses  utama,  yaitu  penentuan centroid awal dan lokasinya dengan algoritme Density Canopy  serta  proses  clustering  dengan  algoritme  K- Means. Penelitian ini juga mengusulkan penambahan kriteria (alpha) pada algoritme Density Canopy untuk meningkatkan kinerja algoritme tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapam Metode Penelitian
Jalan Penelitian bertujuan untuk membuat target yang  hendak  dicapai  dalam  penelitian  secara keseluruhan  berjalan  dengan  baik  sesuai  apa  yang
direncanakan  atau  dikehendaki  sehingga  proses  dan tujuan  dari  penelitian  tersebut  dalam  memecahkan masalah  bisa  berjalan  dengan  baik  pula  jelas  dan terstruktur  berikut  tahapan    yang  diambil  dalam penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Implementasi  clustering  dengan  algoritma K- means  Clustering dirancang  menggunakan  perangkat RapidMiner  versi  10.1.  Pemilihan  perangkat  ini disebabkan  oleh  kelengkapan  fitur  serta  kemudahan penggunaannya dalam menerapkan algoritma clustering.  Dalam  penelitian  ini,  proses  Knowledge Discovery  in Database  melibatkan  beberapa  langkah, seperti pemilihan data, pra-pemrosesan, transformasi, data  mining,  dan  evaluasi.  Langkah  pemilihan  data, pra-pemrosesan,  dan  transformasi  dilakukan  untuk memastikan  validitas  dan  kesiapan  data  yang  akan dianalisis.  Langkah  data  mining  bertujuan  untuk menemukan  pola  dan  relasi  dalam  dataset,  dengan menggunakan  algoritma  K-menas  clustering  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  klaster. Evaluasi  dilakukan  pada  tahap  akhir  untuk  menilai hasil dari proses data mining tersebut

## 4.2. Data
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder, yang diperoleh  dari  lembaga  pemerintah  desa  .  Data sekunder  yang  digunakan  berasal  dari  sumber  resmi pemerintah desa, Kumpulan data ini dikumpulkan dari 88  sampel  yang  mencakup  representasi  pekerjaan penduduk  Desa  Babakanmulya.  Dataset yang dipresentasikan  dalam  penelitian  ini  dengan  jumlah record  sebanyak  88  record,  terdiri  dari  37  atribut. Rinciannya  dapat  ditemukan  dalam    yang  terlampir pada Tabel 1 berikut ini

## Tabel 1. Data Pekerjaan Penduduk
No Atribut Type 1. Pekerjaan Nominal 2. Kode Numeric 3. Rt 01 L Numeric 4. Rt 01 P Numeric 5. Rt 02 L Numeric 6. Rt 02 P Numeric 7. Rt 03 L Numeric 8. Rt 03 P Numeric 9. Rt 04 L Numeric 10. Rt 04 P Numeric 11. Rt 05 L Numeric 12. Rt 05 P Numeric 13. Rt 06 L Numeric 14. Rt 06 P Numeric 15. Rt 07 L Numeric 16. Rt 07 P Numeric 17. Rt 08 L Numeric 18. Rt 08 P Numeric 19. Rt 09 L Numeric 20. Rt 09 P Numeric 21. Rt 10 L Numeric
No Atribut Type 22. Rt 10 P Numeric 23. Rt 11 L Numeric 24. Rt 11 P Numeric 25. Rt 12 L Numeric 26. Rt 12 P Numeric 27. Rt 13 L Numeric 28. Rt 13 P Numeric 29. Rt 14 L Numeric 30. Rt 14 P Numeric 31. Rt 15 L Numeric 32. Rt 15 P Numeric 33. Rt 16 L Numeric 34. Rt 16 P Numeric 35. L Numeric 36. P Numeric 37. Jumlah Numeric

## 4.3. Data Selection
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  diambil  adalah data mengenai individu yang mengalami masalah data pekerjaan  penduduk  Desa  Babakanmulya.  Total  data yang  digunakan  mencapai  88  catatan  dan  bersifat publik.  Meskipun  dataset  awal  memiliki  37  atribut  . Untuk  menyaring  atribut  data  yang  akan  digunakan dalam  proses  dan  analisis  selanjutnya,  digunakan operator  Select  Attributes  pada  aplikasi  RapidMiner. Dataset  mengenai  pekerjaan  penduduk  sebenarnya memiliki  37  atribut,  tetapi  melalui  operator  Select Attributes,  data  difilter  sehingga  hanya  terdapat  36 atribut yang terpilih. Atribut yang terpilih antara lain: Pekerjaan, Rt 01 L, Rt 01 P, Rt 02 L, Rt 02 P, Rt 03 L, Rt 03 P, Rt 04 L, Rt 04 P, Rt 05 L, Rt 05 P, Rt 06 L, Rt 06 P, Rt 07 L, Rt 07 P, Rt 08 L, Rt 08 P Rt 09 L,Rt 09 P, Rt 10 L, Rt 10 P, Rt 11 L, Rt 11 P, Rt 12 L, Rt 12 P, Rt 13 L, Rt 13 P, Rt 14 L, Rt 14 P, Rt 15 L, Rt 15  P,  Rt  16  L,  Rt  16  P,  P,  L,  Jumlah  .  Tampilan operator Select Attributes dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini
Gambar 2. Operator Select Attributes.
Pada operator Select Attributes terdapat parameter  yang  perlu  disesuaikan.  Parameter  yang digunakan dalam operator ini dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Parameter Select Attributes. Parameter Isi Type Include Attributes Attribute filter type A Subset Select Attributes Pekerjaan, Rt 01 L, Rt 01 P, Rt 02 L, Rt 02 P, Rt 03 L, Rt 03 P, Rt 04 L, Rt
04 P, Rt 05 L, Rt 05 P, Rt 06 L, Rt 06 P, Rt 07 L, Rt 07 P, Rt 08 L, Rt 08 P Rt
Parameter Isi
09 L,Rt 09 P, Rt 10 L, Rt 10 P, Rt 11 L, Rt 11 P, Rt 12 L, Rt 12 P, Rt 13 L, Rt 13 P, Rt 14 L, Rt 14 P, Rt 15 L, Rt 15
P, Rt 16 L, Rt 16 P, P, L, Jumlah
Dari  hasil  pembacaan  operator Select  Attributes yang  telah  dilakukan didapat  informasi  pada  Tabel  3 sebagai berikut :
Tabel 3. Statistik Select Attributes. No Uraian Keterangan 1. Record 88 2. Special Attributes 0 3. Regular Attributes 36 4. Attributes: 5. Pekerjaan Integer, missing 0 6. Rt 01 L Nominal, missing 0 7. Rt 01 P Nominal, missing 0 8. Rt 02 L Integer, missing 0 9. Rt 02 P Integer, missing 0 10. Rt 03 L Integer, missing 0 11. Rt 03 P Integer, missing 0 12. Rt 04 L Integer, missing 0 13. Rt 04 P Integer, missing 0 14. Rt 05 L Integer, missing 0 15. Rt 05 P Integer, missing 0 16. Rt 06 L Integer, missing 0 17. Rt 06 P Integer, missing 0 18. Rt 07 L Integer, missing 0 19. Rt 07 P Integer, missing 0 20. Rt 08 L Integer, missing 0 21. Rt 08 P Integer, missing 0 22. Rt 09 L Integer, missing 0 23. Rt 09 P Integer, missing 0 24. Rt 10 L Integer, missing 0 25. Rt 10 P Integer, missing 0 26. Rt 11 L Integer, missing 0 27. Rt 11 P Integer, missing 0 28. Rt 12 L Integer, missing 0 29. Rt 12 P Integer, missing 0 30. Rt 13 L Integer, missing 0 31. Rt 13 P Integer, missing 0 32. Rt 14 L Integer, missing 0 33. Rt 14 P Integer, missing 0 34. Rt 15 L Integer, missing 0 35. Rt 15 P Integer, missing 0 36. Rt 16 L Integer, missing 0 37. Rt 16 P Integer, missing 0 38. L Integer, missing 0 39. P Integer, missing 0 40. Jumlah Integer, missing 0
Proses  pemodelan  pada  tahap selection di RapidMiner, dapat dilihat pada gambar 3 di bawah
Gambar 3. Proses Pemodelan Tahap Selection .
4.4. Prepocessing Tahap preprocessing dalam Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  bertujuan  untuk menghilangkan Missing  Value pada  data  yang  akan digunakan  agar  proses  selanjutnya  tidak  mengalami kesalahan. Missing Value perlu ditangani karena dapat mengganggu proses modelling data mining selanjutnya.  Pada  dataset  pekerjaan  penduduk  Desa Babakanmulya  , tidak  ditemukan Missing  Value atau data yang tidak memiliki nilai. Oleh karena itu, tahap processing  data  tidak  dilakukan.  Tampilannya  dapat dilihat pada Gambar 4 sebagai berikut :
Gambar 4. Tahap Preprocessing .

## 4.5. Transformation
Proses  transformasi  data  diperlukan  dalam  data mining  untuk  mengubah  tipe  data  atribut  agar  sesuai dengan analisis yang dibutuhkan. Dalam penelitian ini, transformasi data dilakukan karena terdapat beberapa atribut dengan tipe data nonnumerik yang perlu diubah menjadi  bentuk  numerik  agar  dapat  diproses  lebih lanjut. Atribut non numerik yang perlu diubah adalah Pekerjaan. Atribut ini kemudian ditransformasikan ke dalam bentuk numerik menggunakan operator Integer to Numerical. Tampilan operator Integer to Numerical dapat dilihat pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Operator Nominal To Numerical .
Pada  operator Nominal  to  Numerical terdapat parameter  yang  perlu  disesuaikan.  Parameter  yang digunakan  dalam  operator  ini  tampak  pada  Tabel  4 sebagai berikut:
Tabel 4. Parameter Nominal to Numerical.
Parameter Isi Attribute filter type All Coding type Unique Integers
Dari  hasil  pembacaan  operator Nominal  to Numerical yang  telah  dilakukan didapat  informasi pada Tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5. Statistik Nominal to Numerical. No Uraian Keterangan 1. Record 88 2. Special Attributes 0 3. Regular Attributes 36 4. Attributes: 5. Pekerjaan Integer, missing 0 6. Rt 01 L Nominal, missing 0 7. Rt 01 P Nominal, missing 0 8. Rt 02 L Integer, missing 0 9. Rt 02 P Integer, missing 0 10. Rt 03 L Integer, missing 0 11. Rt 03 P Integer, missing 0 12. Rt 04 L Integer, missing 0 13. Rt 04 P Integer, missing 0 14. Rt 05 L Integer, missing 0 15. Rt 05 P Integer, missing 0 16. Rt 06 L Integer, missing 0 17. Rt 06 P Integer, missing 0 18. Rt 07 L Integer, missing 0 19. Rt 07 P Integer, missing 0 20. Rt 08 L Integer, missing 0 21. Rt 08 P Integer, missing 0 22. Rt 09 L Integer, missing 0 23. Rt 09 P Integer, missing 0 24. Rt 10 L Integer, missing 0 25. Rt 10 P Integer, missing 0 26. Rt 11 L Integer, missing 0 27. Rt 11 P Integer, missing 0 28. Rt 12 L Integer, missing 0 29. Rt 12 P Integer, missing 0 30. Rt 13 L Integer, missing 0 31. Rt 13 P Integer, missing 0 32. Rt 14 L Integer, missing 0 33. Rt 14 P Integer, missing 0 34. Rt 15 L Integer, missing 0 35. Rt 15 P Integer, missing 0 36. Rt 16 L Integer, missing 0 37. Rt 16 P Integer, missing 0 38. L Integer, missing 0 39. P Integer, missing 0 40. Jumlah Integer, missing 0
Nama atribut koordinat dan prediksi posisi dapat dibedakan  dengan  mengelompokkan  keduanya  ke dalam kategori "ID". Hal ini dilakukan agar data "ID" tidak  ikut  terhitung  pada  atribut  No  dan  mengubah hasil  pengkategorian.  Tampilan  operator Set  Role dapat dilihat pada Gambar 6 berikut ini
Gambar 6. Operator Set Role.
Pada  operator Set  Role terdapat  Atribut  yang perlu  disesuaikan.  Atribut  yang  digunakan  dalam operator ini adalah Nama Kecamatan untuk dijadikan sebagai id seperti pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Parameter Set Role Parameter Isi Attribute Name Register Target Role Id
Dari  hasil  pembacaan  operator Set  Role yang telah dilakukan didapat informasi pada Tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7 . Statistik Set role No Uraian Keterangan 1. Record 88 2. Special Attributes 0 3. Regular Attributes 36 4. Attributes: 5. Pekerjaan Integer, missing 0 6. Rt 01 L Nominal, missing 0 7. Rt 01 P Nominal, missing 0 8. Rt 02 L Integer, missing 0 9. Rt 02 P Integer, missing 0 10. Rt 03 L Integer, missing 0 11. Rt 03 P Integer, missing 0 12. Rt 04 L Integer, missing 0 13. Rt 04 P Integer, missing 0 14. Rt 05 L Integer, missing 0 15. Rt 05 P Integer, missing 0 16. Rt 06 L Integer, missing 0 17. Rt 06 P Integer, missing 0 18. Rt 07 L Integer, missing 0 19. Rt 07 P Integer, missing 0 20. Rt 08 L Integer, missing 0 21. Rt 08 P Integer, missing 0 22. Rt 09 L Integer, missing 0 23. Rt 09 P Integer, missing 0 24. Rt 10 L Integer, missing 0 25. Rt 10 P Integer, missing 0 26. Rt 11 L Integer, missing 0 27. Rt 11 P Integer, missing 0 28. Rt 12 L Integer, missing 0 29. Rt 12 P Integer, missing 0 30. Rt 13 L Integer, missing 0 31. Rt 13 P Integer, missing 0 32. Rt 14 L Integer, missing 0 33. Rt 14 P Integer, missing 0 34. Rt 15 L Integer, missing 0 35. Rt 15 P Integer, missing 0 36. Rt 16 L Integer, missing 0 37. Rt 16 P Integer, missing 0 38. L Integer, missing 0 39. P Integer, missing 0 40. Jumlah Integer, missing 0
Proses pemodelan pada tahap Transformation di RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Pemodelan Transformation

## 4.6. Data Mining
Pada  tahap  data  mining  ini,  teknik  yang digunakan adalah pengklasteran dengan mengimplementasikan  algoritma K-Means .  Operator ini  merupakan  operator  utama  pemodelan  ini  agar dapat  diketahui  hasil  pengklasteran  dataset  ini. Tampilan operator clustering menggunakan K-Means dapat dilihat pada Gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Operator K-Means .
Pada operator Clustering menggunakan K-Means terdapat parameter yang perlu disesuaikan. Parameter yang digunakan dalam operator ini tampak pada Tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8. Operator K-means Parameter Isi K 2-5 Measure Types EuclideanDistance, CamberraDistance,CorrelationSimilarity Max Optimization 10
Peneliti menggunakan operator Cluster Distance Performance untuk mengukur kinerja jarak antarkelompok    dengan  metode  DBI.  Operator  ini bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  DBI  dari  proses klasterisasi yang dilakukan. Tampilan operator Cluster Distance  Performance dapat  dilihat  pada  Gambar  9 sebagai berikut.
Gambar 9. Operator Cluster Distance Performance .
Proses  pemodelan  pada  tahap Data  Mining di RapidMiner, dapat dilihat pada Gambar  10  di  bawah ini.
Gambar 10. Pemodelan Data Mining .
Hasil  pembacaan  operator K-Means  clustering
dengan parameter
jenis EuclideanDistance, CamberraDistance, CorrelationSimilarity , serta pembacaan  operator Cluster  Distance  Performance , dengan Main Criterion DBI, dapat dilihat pada Tabel 9 di bawah ini:
Tabel 9. Hasil K-means. Cluste r Numerical Measure Types Davies Bouldin Index 2 EuclideanDistance -0.001 2 CamberraDistance -0.001 2 CorrelationSimilarity -0.001 3 EuclideanDistance -0.009 3 CorrelationSimilarity -0.009 3 CamberraDistance -0.009 4 CorrelationSimilarity -0.009 4 EuclideanDistance -0.009 4 CamberraDistance -0.009 5 EuclideanDistance -0.008 5 CamberraDistance -0.008 5 CorrelationSimilarity -0.008

## 4.7. Evaluation
Hasil clustering dengan menggunakan algoritma K-means menghasilkan  2  kelompok  terbaik,  dengan nilai  DBI  0.21.  Jumlah  anggota cluster 0  adalah  88 item, cluster 1  adalah  1  item.  Grafik  bar cluster terlampir pada Gambar 11 berikut ini.
Gambar 11. Jumlah Anggota Cluster.

## 4.8. Pembahasan
Pada  tahap  ini,  setelah  melalui  proses  analisis metode  data  mining  menggunakan  Knowledge Discovery  in  Database  dengan  melakukan  pengujian menggunakan  algoritma  K-means  clustering,  dengan tujuan  menjawab  rumusan  masalah  yang  telah ditetapkan pada awal penelitian.
Hasil dari nilai K optimal, yang didasarkan pada Davies  Bouldin  Index  (DBI),  diperoleh  melalui
eksperimen  dengan  rentang  K=2  hingga  K=10.  Nilai DBI  yang  paling  rendah,  mendekati  0,  menunjukkan kualitas cluster yang lebih baik dibandingkan dengan cluster  yang  memiliki  nilai  DBI  yang  lebih  tinggi. Oleh karena itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai  K=2  menghasilkan  DBI  sebesar  0,021,  dengan parameter terbaik adalah EuclideanDistance.
Tabel 10. Nilai K Optimal Clus ter Iterat ion Numerical Measure Types Davies Bouldin Index 2 1 EuclideanDistance 0.021 2 1 CorrelationSimilarity 0.021 2 1 CamberraDistance 0.021 3 1 EuclideanDistance 0.301 3 1 CorrelationSimilarity 0.301 3 1 CamberraDistance 0.301 4 1 EuclideanDistance 0.315 4 1 CorrelationSimilarity 0.315 4 1 CamberraDistance 0.315 5 1 EuclideanDistance 0.277 5 1 CorrelationSimilarity 0.277 5 1 CamberraDistance 0.277 6 1 EuclideanDistance 0.304 6 1 CorrelationSimilarity 0.392 6 1 CamberraDistance 0.392 7 1 EuclideanDistance 0.253 7 1 CorrelationSimilarity 0.253 7 1 CamberraDistance 0.315 8 1 EuclideanDistance 0.194 8 1 CorrelationSimilarity 0.194 8 1 CamberraDistance 0.194 9 1 EuclideanDistance 0.066 9 1 CorrelationSimilarity 0.066 9 1 CamberraDistance 0.066 10 1 EuclideanDistance 0.134 10 1 CorrelationSimilarity 0.134 10 1 CamberraDistance 0.134
Hasil pengujian 10 kali percobaan untuk mencari parameter  yang  paling  berpengaruh  terhadap  nilai  K optimal  dari  pengelompokkan  data  dengan  jumlah cluster dari 2 hingga 10, masing-masing dengan nilai iterasi dari 1  hingga 10, menggunakan  menggunakan tiga  jenis Numerical  measure  type ,  yaitu Euclidean Distance, Camberra Distance, Correlation Similarity , type, Hasil pengujian menunjukkan bahwa parameter terbaik adalah mixed measure dengan nilai K optimal sebesar 0,021. Tabel hasil uji eksperimen dapat dilihat pada Tabel 11 sebagi berikut.
Tabel 11. Parameter Terbaik
Clus ter Iterat ion Numerical Measure Types Davies Bouldin Index 2 1 EuclideanDistance 0.021 2 1 CorrelationSimilarity 0.021 2 1 CamberraDistance 0.021

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  menjalani  penelitian  data  mining menggunakan  metode K-Means Clustering terkait dengan  pekerjaan  penduduk  Desa  Babakanmulya
Kecamatan Jalaksana
Kabupaten Kuningan, kesimpulan yang dapat ditarik adalah sebagai berikut: Setelah menganalisis data dengan menggunakan Davies  Bouldin  Index  (DBI),  nilai  K  Optimal  yang ditemukan adalah 2, dengan nilai DBI sebesar 0,021.
Setelah  melakukan  penelitian  ini,  penulis memberikan  beberapa  saran    yaitu  studi  yang mendalam mengenai pola dan karakteristik pekerjaan di Desa Babakanmulya sehingga kurang nya informasi atas  pekerjaan  penduduk  Desa  Babakanmulya Kecamatan Jalaksana Kabupaten Kuningan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol.  1,  no.  2,  pp.  80–89,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.
[2]  R.  Maliki,  K.  Falgenti,  S.  Priani,  F.  Fithri,  M. Suherman,  and  D.  S.  Nugraha,  “Perbandingan Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Provinsi  di Indonesia Berbasis Metode K-Means
Clustering,” Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 109– 116, 2022.
[3]  S.  Suhartini  and  R.  Yuliani,  “Penerapan  Data Mining  untuk  Mengcluster  Data  Penduduk Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means  di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur,” Infotek J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 39–50, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2986.
[4]  T. Kartika, L. Afriza, and K. Fajri, “Pemberdayaan  Masyarakat  Di  Desa  Wisata Cibuntu  Kabupaten  Kuningan  Provinsi  Jawa Barat,” J. Indones. Tour. Hosp. Recreat. , vol. 2, no. 1, pp. 11–24, 2019, doi: 10.17509/jithor.v2i1.16427.
[5]  E.  Dianawati,  P.  P.  Yanti,  and  Y.  Suryandari, “Klustering Jumlah Penumpang pada Halte Bus Rapid Transit Kota Tangerang,” J. Sist. Cerdas , vol.  2,  no.  3,  pp.  163–172,  2019,  doi: 10.37396/jsc.v2i3.34.
[6]  Y.  Diansyah,  U.  Juhardi,  U.  Muhammadiyah Bengkulu,  and  I.  Korespondensi,  “Penerapan Metode  Clustering  K-Means  Dalam  Pendataan Kependudukan  Di  Desa  Argamulya  Kabupaten Kaur,” J. Innov. Informatics , vol. 2, pp. 223–238,
2023.
[7]  N. P. Dharshinni, G. Singh,  A. Simamora, J. A. T.  Naibaho,  and  R.  D.  L.  Tobing,  “Penerapan Algoritma K-Means Pada Data Pengangguran Di Jawa Barat,” Data Sci. Indones. , vol. 3, no. 1, pp. 23–34, 2023, doi: 10.47709/dsi.v3i1.2767.
[8]  T. Susilowati, D. Sugiarto, and I. Mardianto, “Uji Validasi Algoritme Self-Organizing Map (SOM) dan  K-Means  untuk  Pengelompokan  Pegawai,” Tek. Inform. Fak. Teknol. Ind. , vol. 4, no. 6, pp. 1171–1178, 2021.
[9]  D.  Syaputri,  P.  H.  Noprita,  and  S.  Romelah, “Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Pengelompokan  Distribusi  Sosial  Ekonomi Masyarakat Berdasarkan
Demografi Kependudukan,” MALCOM  Indones.  J.  Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.5.
[10]  M.  Tadi  and  B.  A.  Ningsi,  “Analisis  Klaster Kemiskinan Kabupaten Kota Di Provinsi Banten Menggunakan Metode K-Means,” J. Lebesgue  J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 4, no. 1, pp. 374–385, 2023, doi: 10.46306/lb.v4i1.224.
[11]  R.  Novita,  A.  N.  Khomarudin,  R.  Aulia,  J. Jamaluddin,  A.  Yuditihwa,  and  A.  Ayuri, “Penerapan Algoritma K-Means dan Analisisnya untuk Menentukan
Kebijakan
Strategis
Penyelesaian Studi Mahasiswa,” J. SAINTIKOM (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer) , vol. 22, no. 2, p. 401, 2023, doi: 10.53513/jis.v22i2.8461.
[12]  R.  J.  Kasim,  S.  Bahri,  and  S.  Amir, “Implementasi Metode
K-Means Untuk Clustering  Data  Penduduk  Miskin  Dengan Systematic Random
Sampling,” Pros. SISFOTEK , vol. 5, no. 1, pp. 95–101, 2021.
[13]  R. Ananda, M. Zidny Naf’an, A. B. Arifa, and A. Burhanuddin, “Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Peminatan Menggunakan Density Canopy K-Means,” Masa Berlaku Mulai , vol. 1, no. 3, pp. 172–179, 2017.
[14]  R.  Nurfalah,  Dwiza  Riana,  and  Anton, “Identifikasi Citra Beras Menggunakan
Algoritma  Multi-SVM  Dan  Neural  Network Pada Segmentasi K-Means,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 55– 62, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2721.