## ANALISIS K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGIDENTIFIKASI KEBERADAAN BADAN USAHA MILIK DESA DI JAWA BARAT
Elin Muzilin, Martanto Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B Mejasem Kesambi Kota Cirebon,Jawa Barat 45131 elinmuzilin01@gmail.com

## ABSTRAK
Badan Usaha Milik Desa Bisnis (BUMDes) merupakan entitas ekonomi yang dimiliki oleh masyarakat desa, beroperasi berdasarkan desa atau kelurahan di Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode K-Means Clustering dengan menggunakan data mining untuk menganalisis dan meningkatkan usaha BUMDes. Fokusnya adalah  pada  pengelolaan  dan  pengelompokan  data  masyarakat  desa  bisnis  menggunakan  metode  K-Means Clustering melalui aplikasi RapidMiner. Dengan tujuan mendata dan menganalisis bisnis desa di Jawa Barat pada tahun  2021-2022,  penelitian  ini  memproses  10.637  data  bisnis  desa/kelurahan.  Metode  K-Means  Clustering digunakan  untuk  membagi  data  menjadi  9  cluster  dan  2  cluster  dengan  nilai  DBI  sebesar  4.8.28.  Melalui RapidMiner, dataset terdiri dari 123 rekaman yang mencakup Nama Kecamatan, Terdapat Penelitian, dan Tahun sebagai atribut. Penelitian ini mengaplikasikan K-Means Clustering untuk memahami pola dan karakteristik data Badan Usaha Milik Desa Bisnis di Jawa Barat. Metode ini membantu dalam pengelompokan data, memberikan wawasan tentang kemiripan atau perbedaan dalam karakteristik data, dan dapat digunakan sebagai dasar untuk pengelolaan lebih efektif dalam meningkatkan usaha BUMDes.
Kata Kunci: k-means ,Clustering Badan Usaha Milik Desa

## 1. PENDAHULUAN
Badan usaha Milik Desa (BUMDES) merupakan lembaga  ekonomi  yang  dimiliki  oleh  desa  untuk meningkatkan  perekonomian  masyarakat  desa  milik usah bisnis. BUMDES memiliki peran penting dalam kegiatan yang dilakukan oleh BUMDES memberikan usaha  kepada  masyarakat  desa  untuk  meningkatkan usaha  mereka  untuk  menentukan  keberadaan  badan usaha  milik  desa  bisnis  berdasarkan  desa/kelurahan dijawa  barat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  metode  k-means  clustering  menentukan BUMDES  keberadaan  badan  milik  desa  bisnis berdasarkan desa/kelurahan dijawa barat [1].
Menurut Data Open Data jabar Dataset ini berisi tentang  keberadaan  Badan  Usaha  Milik  Desa  Bisnis Berdasarkan  desa/kelurahn  dijawa  barat.Menentukan keberadaan  desa  bisnis  dijawa  barat  dari  tahun  2021 s.d 2022 Dataset ini merupajan terkait topik social ini yaitu yang dihasilkan oleh Dinas Badan pemberdayaan masyarakat dan desa yang dikeluarkan .Dan berikut ini tabel Data Badan Usaha.
Tabel 1.  data Badan usaha provinsi jawa barat
Provinsi  Kabupaten  Kode Nama Desa kelurahan Jumlah Bumdes Jawa Barat Kabupaten Bogor 3201 Gunung Putri 32 Jawa Barat Kabupaten Bogor 3201 Gunung Putri 32 Jawa Barat Kabupaten Bogor 3201 Gunung Putri 32 Jawa Barat Kabupaten Bogor 3201 Gunung Putri 32 Jawa Barat Kabupaten Bogor 3201 Gunung Putri 32
Provinsi  Kabupaten  Kode Nama Desa kelurahan Jumlah Bumdes Jawa Barat Kabupaten Bogor 3201 Gunung Putri 32 Jawa Barat Kabupaten Bogor 3201 Gunung piuting 32
Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  metode  k- means  clustering  untuk  melakukan  pengelompokan berdasarkan data untuk menentukan keberadaa badan usaha  milik  desa  bisnis  berdasarkan  desa/kelurahan dijawa barat. Yang diterapkan  dari k-means clustering mengelompokan  data  dari  badan  milik  desa  bisnis yang  dapat  diterapkan  dengan  mudah  dan  sederhana. Penerapan teknik pengelompokan k-means clustering membutuhkan  langkah  dasar  yaitu  memilih  jumlah cluster  dan  centroid  oleh  karena  itu  penelitian penerapan metode k-means clustering untuk menenukan  keberadaan  badan  milik  usaha  bisnis badan  usaha  umtuk  menganalisa  dan  mengelola  data bisinis dijawa barat dan untuk menentukan keberadaan badan usaha milik desa bisnis berdasarkan desa/kelurahan dijawa barat . permasalahan pengelompokan  masalah  bada  usaha  bisnis  dijawa barat  pengelolaan  data  bisnis  berdasarkan  desa /kelurahan jawa barat untuk mencari data cluster [2]
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Beberapa studi terkait telah dilakukan, termasuk yang mengulas topik data mining. Dalam konteks ini, tidak  ada  batasan  spesifik  terkait  jumlah  data  yang dapat dimanfaatkan dalam pelaksanaannya. Pelaksanaan  tersebut  dapat  melibatkan  pemanfaatan
data  transaksi  penjualan  selama  satu  bulan  atau periode yang lebih lama, dengan tujuan mengidentifikasi keterkaitan antar barang menggunakan teknik data mining[3].
Data  mining  adalah  suatu  proses  penelusuran pola  atau  informasi  menarik  yang  dipilih  dengan menggunakan berbagai teknik, metode, atau algoritma.  Terdapat  variasi  yang  cukup  signifikan dalam penerapan teknik, metode, dan algoritma dalam praktik data mining. Pemilihan metode atau algoritma yang sesuai sangat tergantung pada tujuan yang ingin dicapai  dan  keseluruhan  proses  dalam  Knowledge Discovery in Database (KDD).4].
Gambar 1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Berdasarkan  beberapa  konsep  yang  telah dijelaskan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa data mining merupakan suatu bidang ilmu yang memusatkan perhatian pada rangkaian langkah untuk mengekstrak  pengetahuan  atau  mengidentifikasi  pola dengan tujuan menghasilkan informasi yang diinginkan  dari  basis  data  atau  kumpulan  data  yang besar.  Pengetahuan  yang  diperoleh  dari  data  tersebut kemudian  diolah  untuk  membentuk  informasi,  yang pada  akhirnya  meningkatkan  nilai  dari  data  tersebut. [5]
Dalam  pengertian  lain,  data  mining  dapat dianggap  sebagai  cabang  ilmu  komputer  yang digunakan untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi data  dari  basis  data  yang  berskala  besar.  Di  tengah kelimpahan  data,  kebutuhan  akan  informasi  dapat dipenuhi  melalui  penerapan  teknik-teknik  seperti statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Dengan menggunakan pendekatan  ini,  informasi  yang  bermanfaat  dapat diperoleh dari dataset yang besar dan kompleks.[6]. Berikut adalah perbedaan antara teknik clustering,regresi, dan klasifikasi: a. Clustering Clustering  merupakan  kategori  unsupervised learning yang menganut pendekatan pengelompokan data ke dalam sejumlah kelompok yang  saling  mirip,  baik  dalam  kelompok  sendiri maupun  berbeda  dengan  objek  di  kelompok lainnya.  Tidak  ada  label  yang  telah  ditentukan sebelumnya dalam proses clustering ini. Beberapa algoritma  clustering  yang  umum  digunakan mencakup  K-Means,  DBSCAN,  dan  Hierarchical clustering.  Clustering  menjadi  metode  efektif untuk mengelompokkan data dengan cara mempartisikan data ke dalam kelompok-kelompok
berdasarkan karakteristik tertentu yang diinginkan[7].
b. Regresi Regresi  merupakan  metode  analisis  data  yang digunakan  untuk  mengenali  dan  memahami hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih.  Tujuan utamanya  adalah  menyederhanakan  pemahaman mengenai  keterkaitan  variabel-variabel  tersebut. Melalui regresi, upaya dilakukan untuk meramalkan nilai suatu variabel berdasarkan nilai variabel lain yang memiliki hubungan dengannya. Oleh  karena  itu,  regresi  menjadi  suatu  teknik analisis  yang  membantu  dalam  menetapkan  dan memahami  relasi  atau  hubungan  antara  dua  atau lebih variabel dalam suatu kumpulan data.[7].
c. Klasifikasi Klasifikasi  merupakan salah satu jenis supervised learning yang melibatkan proses pengelompokkan data ke dalam kelompok yang telah memiliki label atau  kategori  sebelumnya.  Dalam  konteks klasifikasi,  setiap  data  sudah  diberikan  label  atau kategori  tertentu  sebagai  panduan.  Terdapat berbagai algoritma yang populer dalam klasifikasi, antara  lain  Logistic  Regression,  Support  Vector Machine  (SVM),  K-Nearest  Neighbor  (KNN), Naïve  Bayes  Classifier,  dan  berbagai  algoritma lainnya. Algoritma-algoritma ini digunakan untuk membantu  mesin  atau  model  pembelajaran  untuk memahami pola dan karakteristik yang mendasari data,  sehingga  dapat  melakukan  prediksi  atau klasifikasi  terhadap  data-data  baru  yang  belum diberi label.
2.2. K-Means Clustering
K-Means Clustering merupakan metode pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang bertujuan untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  k  cluster eksklusif.  Cara  kerja  algoritma  K-Means  melibatkan proses  pengolahan  observasi  pada  dataset  yang diberikan, membentuk kelompok berdasarkan karakteristik  yang  serupa.  Langkah  ini  dilaksanakan dengan mempartisi data ke dalam kelompok berbeda, berdasarkan  pola  atau  karakteristik  yang  ada  dalam data  tersebut.  Dengan  memanfaatkan  algoritma  K- Means,  data  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  cluster yang  mencerminkan  struktur  atau  hubungan  internal antar  data,  tanpa  memerlukan  label  kategori sebelumnya. Algoritma ini bertujuan untuk membentuk  cluster-cluster  yang  memiliki  tingkat kesamaan  yang  tinggi  di  dalam  setiap  kelompok, dengan  tingkat  kesamaan  yang  lebih  rendah  antar kelompok.  Dengan  demikian,  algoritma  ini  berusaha menciptakan  pemahaman  yang  lebih  mendalam terhadap  struktur  data  yang  kompleks,  tanpa mengandalkan label kategori sebelumnya.[8].

## 2.3. Rapid Miner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang dirancang  oleh  Dr.  Markus  Hofman  dan  Ralf Klinkenberg  dari  Institut  Teknologi  Blanchardstown.
Perangkat lunak ini menyediakan fasilitas pemrograman  dengan  antarmuka  pengguna  grafis (Graphical  User  Interface/GUI).  Selain  digunakan untuk  keperluan  bisnis  dan  komersial,  RapidMiner juga diaplikasikan dalam lingkup penelitian, pendidikan,  pelatihan,  pembuatan  prototipe  secara efisien, dan pengembangan aplikasi.[9].

## 2.4. Davies Bouldien Index
Indeks  Davies-Bouldin  (DBI)  merupakan  salah satu  pendekatan  evaluasi  validitas  internal  yang digunakan untuk mengevaluasi klaster. DBI ditemukan  oleh  David  L.  Davies  dan  Donald  W. Bouldin.  Evaluasi  validitas  internal  yang  dijalankan oleh  DBI  mencakup  penilaian  sejauh  mana  kualitas klaster  dapat  diukur  dengan  menghitung  sejumlah kuantitas dan turunan fitur dari dataset [10].
Proses  penilaian  klaster  dengan  memanfaatkan Davies-Bouldin  Index  melibatkan  langkah-langkah berikut ini:
a. Sum of square within cluster (SSW) SSW  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  jarak kuadrat antara setiap data dalam suatu klaster dan pusat klaster tersebut. Rumus SSW adalah sebagai berikut:
SSW_i = ∑(Xi - Ci)^2 Keterangan: m adalah Jumlah data dalam cluster ke-i x adalah data pada cluster ci = Centroid cluster ke-i
d(Xi,Ci) adalah  Jarak setiap data ke centroid i yang dihitung menggunakan jarak euclidiance
b. Sum of square between cluster (SSB) SSB digunakan untuk menghitung jumlah kuadrat jarak  antara  pusat  klaster  setiap  klaster  dan  pusat klaster lainnya.
Rumus SSB: SSB = ∑(d(ci, cj)) Keterangan: d  (ci,cj)  adalah  Jarak  centroid  dengan  centroid lainnya. ci adalah cluster satu cj adalah lainnya
c. Pengukuran rasio (Rij) Pengukuran  rasio  (Rij)  dipergunakan  untuk membandingkan  dua  klaster  berdasarkan  kualitas kohesi dan separasinya. Perhitungan nilai rasio ini dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Rij = SSWi / SSBi.j Keterangan: Rij adalah nilai rasio SSWi  adalah  Jumlah  kuadrat  dalam  cluster terhadap centroid i SSBi.j adalah Jumlah kuadrat antara cluster data i dan j pada cluster yang berbeda
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  dalam  penelitian  merajuk  pada tempat  atau  lokasi  dimana  penelitian  ini  dapat memperoleh informasi atau data yang diperlukan. Data ini diambil melalui website www.opendata.jabar.com, yang bersumber dari Dinas Badam Usaha Milik Desa Bisnis  Masyarakat  Dan  Desa  di  Jawa  Barat,  yang  di perbarui dalam periode 1 tahun sekali.
Informasi  ini  merupakan  hasil  pengolahan  data sekunder yang berasal dari instansi terkait di area Jawa Barat,  khususnya  fokus  pada  dataset  yang  mencakup informasi  tingkat  kelurahan/desa  di  Kabupaten Cirebon.  Penelitian  ini  memanfaatkan  data  sekunder, yang  berarti  hanya  melakukan  analisis  terhadap  data yang telah ada sebelumnya. Sumber data berasal dari situs  web  dan  publikasi  Open  Data  Kabupaten Cirebon. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah  Metode  K-means  clustering,  suatu  teknik pengelompokan  data  K-means  yang  bertujuan  untuk menganalisis dan mengelompokkan data.
Dataset ini mencakupm data Badan Usaha Milik Usaha di desa/ kelurahandi Jawa Barat dari tahun 2021 s.d  2022,  dataset  ini  dihasilkan  oleh  Dinas Pemberdayaan  Masyarakat  Dan Desa  dengan banyaknya  10.636  data,  data  yang  di  olah  dalam penelitian ini hanya sebanyak 123 data, yaitu data   di tahun 2019 - 2021. Dataset ini di buat pada tanggal 01 agustus 2022 dan terakhir di perbarui pada tanggal 09 agustus 2022.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  teknik pengumpulan  data  yang  diterapkan  dalam  proyek penelitian  ini  adalah  studi  dokumentasi  dengan memanfaatkan sumber data sekunder, yaitu informasi mengenai Daftar Data Badan Usaha Milil desa Bisnis di    Jawa  Barat.  Data  ini  diperoleh  dari  Open  Data Jabar.  Menurut  keterangan  yang  tertera  di  situs webnya,  data  ini  disajikan  oleh  Badan  Usaha  Milik Desa  Jawa  Barat.  Proses  pengambilan  data  sekunder dilakukan secara manual dengan mengunduh informasi  tersebut  langsung  dari  situs  Open  Data Jabar.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  diambil dalam pengunduhan data manual dari Open Data Jabar

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  melibatkan  serangkaian langkah  perancangan  dari  tahap  awal  hingga  tahap akhir  sebagai panduan dalam  penyelesaian  penelitian dengan  menerapkan  proses  Knowledge  Discovery  In Databases  (KDD).  Berikut  Tahapan  knowledge discovery  in  data  base    (KDD)  yaitu  dapat  diuraikan sebagai berikut;
a. Pemilihan Data (Data Selection) Data  Selection  merupakan  suatu  pengambilan data yang berhubungan dengan menganalisa dari basis  data  .Pada  tahapan  ini  dilakukan  teknik perolehan dan menganalisa data sebuah pengurangan repreprentasi dari data permasahan
tersebut.Dan  meminimalkan  informasi  data  dari bisnis badan usaha milik desa bisnis dimasyarakat  desa  dijaa  barat  pada  tahun  2023 data yang digunakan yaitu 6000
b. Data Preprocessing
Data  penelitian  ini  data  Preprocessing  ini  yaitu digunakan untuk mengubah data mentah kedalam bentuk  yang  lebih  mudah  dipahami.Sebelum proses  data  mining  dilakukan  perlu  proses cleaning pembersikan data,data badan usaha nilik desa isnis dijawa barat menggunakan metode k- means clustering. Pembersihan data diantaranya pembersihan yaitu menghapus dupikasi data dan meperbaiki kesalahan pada data .
c. Data Transformation Data Tranformation data penelitian ini digunakan untuk  mengubah  data  kedalam  format  yang sesuai  untuk  diproses  kedalam  bentuk  data mining  tergantung  dalam  jenis  pola  data informasi yang akan kamu cari dalam database.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Tujuan Penelitian Ini Untuk Melakukan Penerapan K-Means Clustering Untuk
Menentukan Keberadaan Badan Usaha Milik Desa  Bisnis  Berdasarkan  Desa/Kelurahan  Di Jawa Barat
4.1.1. Data Selection
Pada  Penelitian  ini,  Nama  Kecamatan, Terdapat penelitian, , Terdapat  dan tahun digunakan sebagai  atribut.    Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sebanyak  10.345  records.  Dalam RapidMiner, langkah awal dalam proses data selection adalah  melakukan    data    Badan  Usaha  Milik  Desa Bisnis  dijawa  barat.  berupa  file  dalam  format  excel (xlsx). Untuk memasukkan data ke dalam RapidMiner, mengunakan  Import  data,  kemudian  tentukan  lokasi data yang sudah ada. Pilih cells yang ingin diimpor dan pilih  form  at  yang  sesuai  pada  kolom  sesuai  dengan jenis data.
4.1.2. Precprpcessing /Cleaning
Dalam penelitian ini, fase Pembersihan data, atau  yang  disebut  juga  dengan  proses  Cleaning, dilakukan  untuk  membersihkan  data.  Tujuan  dari langkah  ini  adalah  untuk  mengatasi  nilai  yang mungkin  hilang  pada  data  yang  akan  digunakan, sehingga  pada  saat  proses  pengolahan,  tidak  akan muncul  kesalahan  atau  masalah.  Proses  pembersihan data  dilakukan  menggunakan  Preprocessing  data dengan  bantuan  perangkat  lunak  RapidMiner  versi 10.03.  Setelah  melalui  proses  preprocessing  data, hasilnya menunjukkan bahwa tidak terdapat nilai yang hilang  (missing  value)  pada  data,  baik  pada  atribut maupun  label.  Pada  langkah  selanjutnya,  digunakan operator Select Attributes. Operator ini memungkinkan  pengguna  untuk  membatasi  jumlah atribut  yang  akan  digunakan  berdasarkan  kriteria tertentu  seperti  nama,  posisi,  nilai  rata-rata,  atau variasi.
Gambar 2. opertor select Astribut
Kemudian  mengubah  attributes  filter  type menggunakan subset, dan memilih atribut pada subset dari data set yang digunakan dalam penelitian
Gambar 3. Hasil Data Select Atributes

## 4.1.3. Data Transformations
Dalam  langkah  transformasi  ini,  peneliti mencantumkan    transformasi  karena  bertujuan  untuk menginisialisasi data dengan nilai yang sesuai dengan tipe  data  yang  diperlukan  dalam  proses  data  mining. Dalam  proses  selanjutnya,  dengan  menggunakan operator nominal to numerical.
Gambar 4. Operator Nominal to Numerical
Gambar 5. Hasil Nominal to Numerical
Gambar  5  memperlihatkan  urutan  langkah- langkah  di  mana  data  yang  awalnya  dipilih  disajikan dan  kemudian  diubah  sesuai  dengan  algoritma  yang diterapkan.  Dalam  penelitian  ini,  proses  transformasi data  dibagi  menjadi  dua  tahap.  Tahap  pertama
melibatkan  konversi  data  dari  tipe  nominal  menjadi numerik, mengingat format awal data bersifat nominal. Langkah  ini  menjadi  krusial  karena  K-Means  hanya dapat  mengoperasikan  data  variabel  numerik.  Tahap kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  operator Normalize.
Gambar 6. Operator Normalize
Gambar 7. Hasil Normalize
Gambar  6  menggambarkan  tahapan  kedua dari  proses  transformasi  data,  yakni  normalisasi  data menggunakan  operator  Normalize.  Pendekatan  yang diterapkan dalam normalisasi ini adalah metode range transformation,  yang  berguna  untuk  menghasilkan nilai jarak yang diinginkan. Parameter yang diterapkan dalam penelitian ini melibatkan nilai minimum sebesar 0,0 dan nilai maksimum sebesar 1,0. Setelah itu, klik tombol  Run  untuk  menampilkan  hasil  transformasi normalisasi.

## 4.1.4. Data Mining
Pada Tahap Data mining pencariaan pola atau informasi  menarik  dari  data  terpilih  dengan menggunakan  metode  k-means  clustering  dalam pengelompokkan data tindak Badan usaha milik desa dapat  digunakan  untuk  membentuk  data  set  yang sudah ada. sehingga dapat membantu mengidentifikasi pola atau hubungan antar variabel dalam data tersebut. K-Means  merupakan  sebuah  metode  non-hierarki yang  menggunakan  pusat  centroid  awal  sebagai representasi  dari  jumlah  komponen  populasi.  metode clustering  merupakan  teknik  pengelompokkan  data yang  dilakukan  pemisahan  data  kedalam  kelompok berdasarkan  karakteristik  tertentu.  Penentuan  jumlah cluster  merupakan  langkah  yang  harus  dilakukan. Gambar  berikut  ini  merupakan  model  data  mining pada algoritma K-means.
Gambar 8. Model Data Mining
Inti  dari  proses  Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) adalah penerapan  model pada data mining  dengan  memanfaatkan  Metode  K-Means clustering  dalam  mengelompokkan  data  badan  usaha milik desa untuk menentukan pengelompokkan data ke dalam  jumlah  cluster  terbaik  dengan  nilai  Davies Bouldin Index (DBI) teroptimal.
Gambar 9. Operator K-Means Clustering
Peneliti  menggunakan  algoritma  K-Means. dengan  menggunakan  operator  cluster  distance performance  Untuk  menentukan  K  yang  paling perforance menghitung DBBI.

## 4.1.5. Interpretation / Evaluation
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan operator  Cluster  Distance  Performance.  Operator  K- means  merupakan  operatoe  performance  untuk mengevaluasi  kerja  metode  clustering  berbasis centroid  berperan  dalam  mengamati  nilai  Davies Bouldin Index (DBI) dan rata rata jarak dalam cluster centroid  berdarkan  jarak  terdekat  yang  telah dikelompokkan  oleh  algoritma  K-Means.berikut  ini gambar  performance.  dikelompokkan  oleh  algoritma K-Means.
Gambar 10. Operator Cluster Distance Performance
Gambar 11. Hasil Performance Vector
Dalam  proses  evaluasi  digunakan  operator Performance  (Cluster  Distance  Performance).  Dapat digunakan  untuk  membentuk  data  yang  sudah  ada dengan  cara  membagi  atau  mengelompokkan  data menjadi  beberapa  cluster,  tujuannya  adalah  untuk menentukan  jumlah  cluster  yang  dihasilkan  dengan menggunakan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI) terendah.    hasil  rekapitulasi  dari  nilai  DBI  tersebut ditunjukkan dalam Tabel 2 sebagi berikut.
Tabel 2.  hasil percobaan menentukan Nilai K
Nilai K DBI 2 0.289 3 0.229 … … 9 0.122 10 0.134
4.2. Hasil Analisis Badan Usaha Milik Desa Bisnis Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Penelitian Dalam Permasalahan Ini
Menggunakan K-Means Clustering
4.2.1. Hasil Visualizations
Visualisasi  hasil  dalam  proses  data  mining  di RapidMiner merujuk pada cara data direpresentasikan secara  visual,  seperti  dalam  bentuk  grafik,  plot,  dan tabel.  Penggunaan  scatter/bubble  pada  penelitian  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  aksesibilitas  dan pemahaman  terhadap  data.  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Gambar 12. Tampilan Folder View
Gambar 13. Hasil Clustering dengan 4 cluster
Gambar 14. Hasil Visualizations
Berdasarkan  Gambar  14  bentuk  visualisasi scatter/bubble  yang  merupakan  titik-titik  atau “bubble” yang masing-masing mempresentasikan satu atau lebih variabel dalam suatu dataset.

## Tabel 3. Hasil Analisis Pengelompokkan Cluster BUMDES
Cluster 2020 2021 2022 Badan usaha milik desa Cluster 1 1 3 1 Tinggi 1 Cluster 2 2 2 24 Tinggi 2 Cluster 3 3 10 5 Tinggi 3 Cluster 4 4 4 5 Sedang 4 Cluster 5 5 5 6 Sedang 2 Cluster 6 6 4 10 Sdang 1 Cluster 7 7 3 4 Rendah 1 Cluster 8 8 8 6 Rendah 2 Cluster 9 9 3 1 Rendah 3

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah melakukan eksplorasi data menggunakan algoritma  K-Means  Clustering  dan  menganalisis informasi  dari  Badan  Usaha  Milik  Desa  (BUMDes), pengelompokan  wilayah  di  Kabupaten  Cirebon dilakukan  dengan  mengolah  data  tersebut  melalui RapidMiner menggunakan algoritma K-Means Clustering.  Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut.
Pertama, teknik pengelompokan dengan memanfaatkan algoritma K-Means Clustering berhasil membagi  data  menjadi  9  kelompok  setelah  diolah melalui RapidMiner. Badan Usaha Milik Desa Bisnis di  Jawa  Barat  memproses  dan  menganalisis  data  ini
setelah melaksanakan eksplorasi data dengan algoritma  K-Means  Clustering  pada  123  data BUMDes.  Kedua,  hasil  data  diproses  melalui RapidMiner dan menghasilkan 9 kelompok berdasarkan  atribut  Nama  Kecamatan,  Terdapat Penelitian,  dan  Tahun.  Dataset  ini  terdiri  dari  123 rekaman, dan tahap awal dalam proses pemilihan data menggunakan  RapidMiner  melibatkan  impor  data dalam format Excel (xlsx).
Clustering  digunakan  sebagai  metode  untuk mempartisi  data  ke  dalam  beberapa  kelas  atau kelompok  berdasarkan  kesamaan  atau  karakteristik data.  Data  yang  memiliki  kesamaan  dikelompokkan dalam  kelompok  yang  sama,  sedangkan  data  dengan karakteristik berbeda dikelompokkan dalam kelompok yang  berbeda.  Sebagai  saran  untuk  penelitian mendatang,  disarankan  untuk  terus  mengeksplorasi penggunaan K-Means Clustering dengan RapidMiner untuk  memprediksi,  menganalisis,  dan  mengambil keputusan yang lebih akurat terkait data BUMDes.
Pengelompokan data ini dapat memberikan nilai yang  lebih  akurat  bagi  pemerintah  desa  dan masyarakat,  membantu  mengatasi  kehilangan  nilai pada  data,  serta  memastikan  ketepatan  dalam  proses pengolahan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Hutasuhut et  al. ,  “MENINGKATKAN PERAN  BADAN  USAHA  MILIK  DESA DALAM MEMASARKAN PRODUK UNGGULAN LOKAL,” JABB , vol. 4, no. 1, p. 2023, doi: 10.46306/jabb.v4i1.
[2]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE  CLUSTERING  K-MEANS  UNTUK ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO  OJ CELL,” 2023.
[3]  L.  Kando  Sihombing,  U.  Fatimah  Sari  Sitorus Pane, P. Studi Sistem Informasi, and S. Triguna Dharma,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” JURNAL  SISTEM INFORMASI TGD , vol. 1, pp. 228–238, [Online].
Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi [4]  B.  Anugrah,  “PENERAPAN  DATA  MINING
MENGGUNAKAN ALGORITMA
FP-
GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN DI INDOVAPING PALEMBANG,” Bina  Darma  Conference  on Computer Science .
[5]  H.  Jurnal,  A.  P.  Sandi,  and  V.  W.  Ningsih, “JURNAL  PUBLIKASI  ILMU  KOMPUTER DAN MULTIMEDIA IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENENTU PERSEDIAAN PRODUK DENGAN ALGORITMA FP- GROWTH PADA DATA PENJUALAN SINARMART,” JUPIKOM , vol. 1, no. 2, 2022.
[6]  H. Agustian Siregar, N. Yanti Lumban Gaol, S. Informasi,  and  S.  Triguna  Dharma,  “Penerapan Data  Mining  Pada  Penjualan  Rumah  Makan Kasih  Ibu  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering”, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[7]  J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means  Untuk  Menganalisis  Minat  Nasabah,” JURNAL MEDIA
INFORMATIKA
BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, p. 1187, Jul. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
[8]  P.  Alkhairi  and  A.  P.  Windarto, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah  Potensi  Pertanian  Karet  Produktif  di
Sumatera Utara . [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html
[9]  E.  Nurarofah,  R.  Herdiana,  and  N.  D.  Nuris, “PENERAPAN  ASOSIASI  MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA  POLA TRANSAKSI PENJUALAN DI TOKO ROTI,” 2023.
[10]  M.  Triyana,  R.  Juita,  and  C.  D.  Suhendra, “Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Data Penduduk Tidak Mampu di Distrik Oransbari,” 2022.