## Analisis Pengelompokan Peraturan Kementerian dengan Menggunakan K-Means Clustering
Resistania Anggita Putri [1]* , Nida Inayah Maghfirani [2] , Galih Rendi Setyawan [3] , Adam Achmad Rayhan [4] , Nur Aini Rakhmawati [5]
Department Information System [1], [2], [3], [4], [5]
Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia resistania@gmail.com [1] , inayahmaghfirani@gmail.com [2] , rendis1408@gmail.com [3] , adamarayhan@gmail.com [4] , nur.aini@is.its.ac.id [5]
Abstract —  Thousands  Ministry  Regulations  are  found  in Indonesia  shows  that  it  is  a  big  number.  These  regulations  are intended  to  focus  on  various  fields  in  order  to  be  upheld  in  the public interest. It has recently been discovered that the numbers are  increasing  and  some  are  no  longer  enforced.  Clustering  in data  mining  can  be  used  to  find  out  the  focus  of  problems  are often discussed at each ministry. The method that will be used for clustering ministry regulation data is the K-Means algorithm. K- Means  is  a  non-hierarchical  data  clustering  method  partitions data into clusters so data that has the same characteristics will be grouped  into  one  cluster  and  data  that  has  different characteristics  will  be  grouped  into  another  cluster.  This research  was  conducted  by  conducting  data  collection,  data cleaning,  data  processing,  and  visualization  of  the  results.  The results of this paper are grouping the best ministerial regulations into four clusters that have an inertia value of 405.142786991133. Cluster  0  is  a  collection  of  regulations  on  the  empowerment  of children, women, and victims of violence. Cluster 1 is a collection of regulations on environmental policies in both flora and fauna. Cluster  2  is  a  collection  of  regulations  relating  to  science  and professionalism. Cluster 3 is a collection of regulations relating to the safety of the creative economy in the field of tourism.
Keywords— Clustering, K-Means, Regulations, Ministry
Abstrak — Ribuan Peraturan Kementerian yang ditemukan di Indonesia  menunjukkan  bahwa  jumlahnya  besar.  Peraturan- peraturan yang dibuat ini ditujukan untuk beragam bidang agar dapat  ditegakkan  demi  kepentingan  umum.  Baru-baru  ini  telah ditemukan  bahwa  jumlahnya  semakin  meningkat  dan  beberapa sudah tidak lagi ditegakkan. Clustering dalam data mining dapat digunakan  untuk  mengetahui  fokus  permasalahan  apa  yang sering  dibahas  pada  setiap  kementerian.  Metode  yang  akan dipakai  untuk clustering data  peraturan-peraturan  kementerian adalah  algoritma K-Means . K-Means merupakan  metode  data clustering non  hirarki  yang  mempartisi  data  ke  dalam cluster sehingga  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama  akan dikelompokkan  ke  dalam  satu cluster, sedangkan  data  yang mempunyai  karakteristik yang berbeda  akan dikelompokkan  ke dalam cluster lain.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan tahap  pengambilan  data,  pembersihan  data,  pemrosesan  data, dan  visualisasi  hasil.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah pengelompokan  Peraturan  Kementerian  terbaik  menjadi  empat
cluster yang  memiliki  nilai inertia 405.142786991133. Cluster 0 adalah  kumpulan  peraturan  tentang  pemberdayaan  anak, perempuan,  dan  korban  kekerasan. Cluster 1  adalah  kumpulan peraturan  tentang  kebijakan  lingkungan  baik  flora  dan  fauna. Cluster 2  adalah    kumpulan  peraturan  yang  berkaitan  dengan keilmuan dan keprofesian. Cluster 3 adalah kumpulan peraturan yang  berkaitan  dengan  keselamatan  ekonomi  kreatif  di  bidang pariwisata.
Kata Kunci—Clustering, K-Means, Peraturan, Kementerian

## I. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  ini  terdapat  kebebasan  yang  diberikan kepada  setiap  individu.  Bagaimana  kebebasan  tersebut  tidak merugikan  satu  sama  lain  dan  saling  menguntungkan  adalah dengan  memberikan  peraturan.  Peraturan  merupakan  sebuah perangkat  yang  sudah  disepakati  bersama  yang  digunakan sebagai pedoman kehidupan dengan tujuan untuk menciptakan ketertiban,  keteraturan,  dan  ketenteraman  [1].  Menurut Undang  -  Undang  Dasar  1945  Pasal  1 ayat (3),  Indonesia merupakan  negara  hukum.  Di  Indonesia,  peraturan  sangat dibutuhkan  untuk  memberikan pedoman bagi  masyarakat  dan pemerintahannya.  Dalam  menjalankan  pemerintahan,  terdapat beberapa instansi yang mengeluarkan peraturan sesuai dengan bidangnya masing-masing.
Berdasarkan  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor 39  Tahun  2008  tentang  Kementerian  Negara,  kementerian adalah  perangkat  pemerintah  yang  membidangi  urusan tertentu  dalam  pemerintahan.  Dalam  menjalankan  tugasnya, kementerian  pasti  memiliki  peraturan.  Peraturan  Kementerian merupakan  peraturan  yang  dikeluarkan  oleh  kementerian- kementerian  negara  masing-masing  dengan  tujuan  mengatur sesuatu  hal (Regeling) dan  melakukan  pengangkatan- pengangkatan (Beschikking) [2].
Peraturan  perundang-undangan  yang  telah dibuat tentunya harus  ditunjukkan  kepada  masyarakat  bahwa  peraturan tersebut  ada  yaitu  dengan  didokumentasikan  oleh  Jaringan Dokumentasi  Dan  Informasi  Hukum  Nasional  atau  disingkat dengan JDIHN. Adapun JDIHN merupakan wadah pendayagunaan  bersama  atas  dokumen  hukum  secara  tertib,
terpadu,  dan  berkesinambungan,  serta  merupakan  sarana pemberian pelayanan informasi hukum secara lengkap, akurat, mudah,  dan  cepat  sesuai  dengan  Pasal  1  ayat  1  Peraturan Presiden Nomor 33 Tahun 2012.
Dalam  pembuatannya,  Peraturan  Kementerian  berfokus pada  beberapa  permasalahan,  di  mana  permasalahan  tersebut menunjukkan bagaimana kondisi  di Indonesia yang telah atau sedang  terjadi.  Seperti  contohnya,  perubahan  ketiga  UUD 1945  yang  bertujuan  untuk  menyempurnakan  aturan  dasar serta  mengakomodasi  perkembangan  kondisi  bangsa  dan permasalahan  zaman  [3].  Untuk  mengetahui  kondisi  dan permasalahan  apa  yang  sering  dibahas  maka  akan  dilakukan pengelompokan Peraturan Kementerian dengan  menggunakan analisis clustering .
Analisis clustering merupakan  bentuk  analisis  statistika yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik yang ada di objek tersebut [4].  Di  beberapa  literatur,  analisis clustering dikategorikan berdasar  kriteria  masing-masing  seperti  tipe  dari  data masukan, hingga strategi clustering [5]. Banyak metode untuk melakukan analisis cluster , salah satunya adalah K-Means . K- Means merupakan metode clustering yang populer dan sering digunakan. K-Means  Clustering adalah  metode cluster data mining menggunakan descriptive  model untuk  menjelaskan algoritma  pengelompokan  objek  dengan  karakteristik  yang sama. Metode ini bekerja untuk mengurangi variasi antar data yang  ada  pada  satu cluster dan  memaksimalkan  variasi  pada cluster lainnya [6]. Kekurangan yang dimiliki oleh metode K- Means  Clustering salah  satunya  adalah  tidak    adanya ketentuan    berapa        jumlah    partisi cluster yang  terbaik, sedangkan      penentuan      jumlah      partisi  yang  berbeda  bisa menghasilkan keanggotaan cluster yang berbeda [7].
Analisis  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui pengelompokan  data  Peraturan  Kementerian  melalui  teknik data  mining ,  di  mana  pengolahan  data  menggunakan algoritma K-Means  Clustering .  Peraturan  Kementerian  yang digunakan  akan  diambil  melalui website JDIH  Kementerian. Output yang  dihasilkan  adalah  kata-kata  pada  Peraturan Kementerian  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama. Output tersebut dapat digunakan untuk mengetahui permasalahan apa saja yang banyak menjadi fokus dari Peraturan Kementerian.
Penelitian  ini  diharapkan  bisa  memberikan  wawasan tentang  fokus  permasalahan  apa  yang  sering  dibahas  dalam Peraturan  Kementerian  dengan  pengelompokan  Peraturan Kementerian dengan metode K-Means Clustering .

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  mengacu  pada  metode  KDD (Knowledge Discovery  In  Database) yang  merupakan  metode  yang mengacu pada identifikasi informasi yang valid dan baru yang ada  dalam database .  Metode  ini  biasa  digunakan  untuk menyelesaikan  klasifikasi  data  dan  pengelompokan  data  [8]. Gambar 1 menunjukkan tahap-tahap pada metode KDD.
Gambar. 1. Metode Knowledge Discovery In Database
Pada  tahap Preprocessing hingga Knowledge hingga terakhir  melihat  pada  kode  metode K-Means  Clustering yang digunakan  [9].  Berikut  merupakan  tahapan  dari  KDD  untuk penelitian ini :

## 1) Selection
Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengambil  atau  memilih Peraturan  Kementerian  yang  akan  digunakan.  Pada  tahap  ini pengambilan  data  dilakukan  dengan web  mining pada  situs- situs website resmi  setiap  kementerian.  Dari  masing-masing situs  tersebut  dilakukan  pengambilan  seluruh  peraturan  yang ada  di  situs  tersebut.  Pengambilan  dilakukan    dengan menggunakan  aplikasi web  scraping yaitu ParseHub.  Tabel  1 menunjukkan situs Peraturan Kementerian yang digunakan :

## TABLE I. SITUS PERATURAN KEMENTERIAN YANG DIGUNAKAN
No Kementerian Situs Web 1 Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak jdih.kemenpppa.go.id 2 Kementerian Riset dan Teknologi jdih.ristekdikti.go.id 3 Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan jdih.menlhk.co.id 4 Kementerian Pertanian jdih.pertanian.go.id 5 Kementerian Pariwisata jdih.kemenpar.go.id
Pada  Gambar  2  menunjukkan  tampilan  aplikasi  ParseHub yang digunakan untuk mengambil data Peraturan Kementerian pada situs yang ada.
Selection Peraturan Kementerian
Preprocessing (Data Cleaning)
Transformation Data Mining Pengelompokkan Peraturan Kementerian Evaluation Knowledge
Hasil  pengambilan  data  akan  disimpan  sebagai  CSV  dan dapat diakses di Zenodo [10]. Gambar 3 merupakan beberapa
data yang telah disimpan sebagai csv. Dan untuk data lengkap yang digunakan pada penelitian ini bisa diakses pada Zenodo.
Gambar. 2. proses crawling menggunakan aplikasi ParseHub
Gambar. 3. Data Peraturan Kementerian dalam bentuk CSV
2) Preprocessing (Data Cleaning) :
Tahap ini bertujuan untuk menghilangkan atau mengabaikan kata-kata yang tidak  diperlukan  untuk menghindari  data-data  yang  tidak  berhubungan.  Seperti  pada data  Peraturan  Kementerian,  kata  yang  tidak  berhubungan dengan  hal  yang  perlu  dikelompokkan  adalah  “Peraturan”, “Kementerian”,  dan  lainnya.  Pada  kode  metode K-Means Clustering , data  cleaning dilakukan  dengan  menggunakan ‘ stopword ’. Stopword adalah  kata-kata  yang  tidak  diperlukan dan dihilangkan. Berikut adalah stopword yang kami gunakan pada penelitian ini :
Stopword = ['2016','2015','2017','2019','TANAMAN','CARA','TATA','
KEGIATAN','BADAN','KEPUTUSAN','KEPADA','PENC
ABUTAN','KEPALA','PENDIDIKAN','MEDAN','KEPUL AUAN','TOURISM','PEMBUKAAN','JENIS','TAHUN','K EMENTERIAN','MENTERI','PELAKSANAAN','KANDE PDIKBUD','KAMPUNG','KAMBOJA','KALIMANTAN',' MAKASSAR','SURABAYA','TULUNGAGUNG','JOMB ANG','GENDER','SUMATERA','INDONESIA','KANTOR ','NEGARA','NEGERI','DILINDUNGI','SITUS','STUDI',' YOGYAKARTA','SEKOLAH','PERGURUAN','POLITE KNIK','DIPLOMA','ORGANISASI','MENLHK','SETJEN', 'PELAANAAN','NAMA','KPTS','DALAM','KERJA','PER UBAHAN','UNIVERSITAS','PENYELENGGARAAN','P ENYELENGGARA','PELEPASAN','REPUBLIK','KEBU DAYAAN','PEMASUKAN','4A','KABUPATEN','DAERA H','UNDANG','TENTANG','NOMOR','TEMPAT','KAWA SAN','PERATURAN','KEPADA','KEPALA','KOTA','PA
NDUAN','PEDOMAN','PERENCANAAN','BERENCAN A','MISI','STANDAR','ATAS','MENHUT','SELENGGAR
AKAN','PROGRAM','JAKARTA','IZIN','OLEH','TINGGI' ,'YANG','PADA','DAN','DENGAN','MENJADI','DARI','S EBAGAI','DI','KLON','II','III','IV','OT','PIA','MUHAMMA
YAH','BIG']
Stopword sendiri dapat diakses di Zenodo [10].

## 3) Transformation
Tahap  ini  bertujuan  untuk  mentransformasikan  data menjadi bentuk yang sesuai untuk diproses dalam data mining . Dalam  penelitian  ini,  transformasi  dilakukan  dari  data  yang digunakan  diubah  menjadi  bentuk  vektor.  Transformasi dilakukan  dengan  menggunakan  kode  yang  ada  di  algoritma K-Means Clustering .
4) Data Mining
Pada  tahap data  cleaning ini  yang  dilakukan  adalah membuang  atribut  yang  tidak  relevan  atau  tidak  konsisten [11].  Tahap  ini  juga  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data yang telah ditransformasi ke dalam kelompok-kelompok kecil atau cluster . Cluster data  pada  penelitian  ini  menggunakan metode K-Means  Clustering .  Metode  itu  merupakan  metode cluster data  mining menggunakan descriptive  model untuk menjelaskan algoritma pengelompokan objek dengan karakteristik  yang  sama.  Perhitungan  metode  ini  dilakukan dengan  mengambil x sebagai  parameter input ,  yang  masing- masing menjadi pusat dari cluster x [12] . Menurut metode K- Means  Clustering ,  pengelompokan  bergantung  pada  pilihan sentroid  awal.  Elemen  data  yang  digunakan  dipilih  sebagai sentrois  awal  lalu  semua  dihitung  dengan  rumus  Euclidean terhadap  sentroid.  Elemen  data  yang  memiliki  jarak  paling kecil  ke  sentroid  dipindahkan  ke cluster yang  sesuai.  Proses tersebut  dilakukan  berulang  hingga  tidak  ada  perubahan  lagi pada cluster [13].  Pada  penelitian  ini  Peraturan  Kementerian akan  dikelompokkan  berdasarkan  persamaan  karakteristik. Pada  tahap  ini  Peraturan  Kementerian  yang  telah  diambil, dilakukan data cleaning dan transformasi akan dikelompokkan  sesuai  dengan  kemiripan  karakteristik.  Hasil pengelompokan dibagi menjadi 2, 3, dan 4 cluster .
Berikut  merupakan  hasil  pengelompokan cluster sesuai dengan  persamaan  karakteristik  kata-kata  yang  ada  di Peraturan  Kementerian.  Tabel  II  menunjukkan hasil pengelompokan  menjadi  dua  cluster,  Tabel  III  menunjukkan hasil  pengelompokan  menjadi  tiga cluster ,  Tabel  IV menunjukkan hasil pengelompokan menjadi empat cluster .
TABLE II.
P ENGELOMPOKAN MENJADI DUA CLUSTER Cluster Kata 0 PARIWISATA, YAYASAN, KEHUTANAN,
LINGKUNGAN,  HIDUP,  ILMU,  SARJANA, USAHA, HUTAN, KESEHATAN
1 VARIETAS, UNGGUL, PERTANIAN, HIBRIDA,
ANAK, PERLINDUNGAN, PEREMPUAN, PEMBERDAYAAN, BALAI, ANGGARAN
TABLE III. P ENGELOMPOKAN MENJADI TIGA CLUSTER Cluster Kata 0 PARIWISATA,  KEHUTANAN,  LINGKUNGAN, ANAK, HIDUP, USAHA, PEREMPUAN, HUTAN, PERLINDUNGAN, PEMBERDAYAAN 1 YAYASAN,  ILMU,  SARJANA,  KESEHATAN, AKADEMI, PROFESI, TEKNOLOGI, PERSYARIKATAN, MANAJEMEN, INFORMATIKA 2 VARIETAS, UNGGUL, PERTANIAN, HIBRIDA, BALAI,  KARANTINA,  HEWAN,  PANGAN,
ANGGARAN, BESAR
TABLE IV. P ENGELOMPOKAN MENJADI EMPAT CLUSTER Cluster Kata 0 ANAK, PEREMPUAN, PERLINDUNGAN, PEMBERDAYAAN, LAYAK, KEKERASAN, KORBAN, RESPONSIF, PENANGANAN, KEBIJAKAN 1
VARIETAS, UNGGUL, PERTANIAN, HIBRIDA, BALAI,  ANGGARAN,  HEWAN,  KARANTINA,
PANGAN, PERKEBUNAN 2 YAYASAN,  ILMU,  SARJANA,  KESEHATAN,
AKADEMI, PROFESI, TEKNOLOGI, MANAJEMEN, PERSYARIKATAN,
INFORMATIKA
3 PARIWISATA,  KEHUTANAN,  LINGKUNGAN,
HIDUP,  USAHA,  HUTAN,  WISATA,  KREATIF, EKONOMI, JASA

## 5) Evaluation
Tahap  ini  bertujuan untuk menguji  kebenaran  dari  pola kesamaan  antar  objek  yang  mewakili knowledge dalam  data itu  sendiri.  Pada  penelitian  ini,  evaluasi  dilakukan  melalui Elbow  Method [14]  dengan  meminimalkan Sum  of  Squared Errors (SSE)  atau  inersia  kluster.  Metode  ini  membuat  k  di tempat SSE mulai mendatar dan membentuk siku. Dari dataset akan  mengevaluasi  SSE  untuk  nilai  k  yang  berbeda  dan melihat  di  mana  kurva  dapat  membentuk  siku.  Hasil  yang paling  baik  adalah  pengelompokan  dengan  nilai inertia yang paling  kecil.  Hal  ini  memperjelas  bahwa  metode  ini  akan menghasilkan elbow curve yang berfungsi untuk memvisualisasikan nilai inertia dan menunjukkan pengelompokan cluster terbaik  pada  dataset  [15].  Tabel  V. menunjukkan nilai inertia pada setiap  pengelompokan cluster dan visualisasi dengan elbow curve ditunjukkan pada Gambar 4.
TABLE V.
N ILAI INERTIA PADA SETIAP PENGELOMPOKAN CLUSTER
Pengelompokan X cluster Nilai inertia 2 444.98229885730774 3 416.13325979019925 4 405.142786991133
Gambar. 4. Elbow Curve untuk nilai inertia K-Means

## 6) Knowledge
Tahap ini bertujuan untuk menyajikan visualisasi data atau informasi  hasil  dari mining yang  dapat  digunakan  sebagai acuan  pengambilan  keputusan.  Pada  penelitian  ini,  informasi yang  dihasilkan  adalah  fokus  permasalahan  yang  sering dibahas  pada  Peraturan  Kementerian.  Berdasarkan  hasil analisa  yang  dilakukan,  maka  hasil  terbaik  adalah  dengan pengelompokan  menjadi  empat cluster, dan  pengelompokan topik Peraturan Kementerian adalah sebagai berikut :
 Pemberdayaan  anak,  perempuan,  dan  korban kekerasan
 Kebijakan lingkungan baik flora dan fauna
 Keilmuan dan keprofesian
 Ekonomi kreatif di bidang pariwisata.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  proses  yang  telah  dilakukan,  total  jumlah  data Peraturan  Kementerian  yang  diambil  adalah  7233  peraturan. Menimbang dari banyaknya permasalahan yang telah dihadapi oleh  Indonesia  dimulai  dari  pemanasan  global,  penganiayaan terhadap anak dan perempuan, penyalahgunaan sosial/teknologi, pemenuhan mutu dan gizi pangan, pengendalian  tata  ruang  pariwisata  [16]  menjadikan  alasan utama  kami  untuk  hanya  mengambil  lima  situs  Peraturan Kemeterian,  diantaranya  adalah  Kementerian  Pemberdayaan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak,  Kementerian  Riset  dan Teknologi,  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan, Kementerian  Pertanian,  Kementerian  Pariwisata.  Dari  kelima situs  tersebut  nantinya  akan  dijadikan  bahan  pengelompokan atau cluster .  Tujuan  dari  hasil  pengemlopokkan  atau cluster peraturan  tersebut  adalah  agar  pembaca  bisa  mengetahui peraturan  apa  saja  yang  menjadi    perhatian  dari  pemerintah sehingga  dari  sini  bisa  timbul  solusi  untuk  pihak  terkait  agar tatanan  di  negeri  ini  menjadi  lebih  baik  lagi.  Berikut merupakan  jumlah  peraturan  yang  diambil  dan  digunakan pada penelitian ini dari masing-masing situs yaitu :
TABLE VI. J UMLAH PERATURAN YANG DIGUNAKAN No Kementerian Situs Web Jumlah Peraturan 1 Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak jdih.kemenpppa.go.id 225 2 Kementerian Riset dan Teknologi jdih.ristekdikti.go.id 3510
No Kementerian Situs Web Jumlah Peraturan 3 Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan jdih.menlhk.co.id 1019 4 Kementerian Pertanian jdih.pertanian.go.id 1879 5 Kementerian Pariwisata jdih.kemenpar.go.id 600
Berikut  merupakan  jumlah  peraturan  yang  ada  pada masing-masing cluster untuk  setiap  pengelompokan.  Tabel VII.  adalah  pengelompokan  menjadi  dua cluster ,  Tabel  VIII. adalah  pengelompokan  menjadi  tiga cluster ,  dan  Tabel  IX. adalah pengelompokan menjadi empat cluster .
TABLE VII.
J UMLAH PADA PENGELOMPOKAN DUA CLUSTER Cluster Jumlah
0 219
1 271 TABLE VIII.
J UMLAH PADA PENGELOMPOKAN TIGA CLUSTER Cluster Jumlah
0 283
1 47 2 160 TABLE IX. J UMLAH PADA PENGELOMPOKAN EMPAT CLUSTER Cluster Jumlah
0 43
1 235 2 47 3
165
Dengan  hasil clustering terbaik  adalah  pengelompokan menjadi  empat cluster yang memiliki  nilai inertia 405.142786991133.  Berikut  merupakan  hasil  pengelompokan cluster serta kata-kata  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama pada  masing-masing cluster dan  topik  peraturan  yang  sering dibahas  pada  masing-masing cluster dengan  pengelompokan terbaik seperti pada Tabel IV.
Cluster 0 menunjukkan bahwa topik Peraturan Kementerian  yang  menjadi  satu cluster adalah  mengenai Kebijakan tentang Perlindungan, Pemberdayaan, dan Penanganan  Anak,  Perempuan  dan  Korban  Kekerasan  yang Layak  dan  Responsif. Cluster 1  menunjukkan  bahwa  topik Peraturan  Kementerian  yang  menjadi  satu cluster adalah mengenai  Anggaran  dalam  bidang  Pertanian,  Perkebunan, Varietas, Hibrida serta Hewan yang Unggul guna Pemenuhan Kebutuhan Pangan  dan bagaimana  kebijakan untuk Karantina dan  Balai. Cluster 2  menunjukkan  bahwa  topik  Peraturan Kementerian  yang  menjadi  satu cluster adalah  mengenai Manajemen Yayasan, Persyarikatan juga profesi perseorangan seperti  Sarjana  dalam  Ilmu  dan  Profesi  dengan  Akademi
tentang  Kesehatan,  Teknologi,  Informatika. Cluster 3 menunjukkan  bahwa  topik  Peraturan  Kementerian  yang menjadi  satu cluster adalah  mengenai  Jasa  Pariwisata  yang memanfaatkan  Lingkungan  Hidup  seperti  Hutan  sebagai Usaha untuk meningkatkan Ekonomi Kreatif.

## IV. KESIMPULAN
Analisis Clustering untuk Peraturan Kementerian
menggunakan metode K-Means memiliki hasil terbaik dengan pengelompokan cluster menjadi  empat cluster yang  memiliki nilai  inertia  405.142786991133.  Dari  hasil  tersebut,  diketahui bahwa dalam pembuatan peraturan kementerian terdapat fokus permasalahan  yang  sering  terjadi. Cluster 0  adalah  kumpulan peraturan tentang pemberdayaan anak, perempuan, dan korban kekerasan. Cluster 1  adalah  kumpulan  peraturan  tentang kebijakan  lingkungan  baik  flora  dan  fauna. Cluster 2  adalah kumpulan  peraturan  yang  berkaitan  dengan  keilmuan  dan keprofesian. Cluster 3  adalah  kumpulan  peraturan  yang berkaitan  dengan  keselamatan  ekonomi  kreatif  di  bidang pariwisata.  Dari  pengelompokan  tersebut,  didapatkan  fokus permasalahan  dalam  pembuatan  Peraturan  Kementerian  yang menggambarkan  kondisi  di  Indonesia.  Penelitian  ini diharapkan  bisa  menjadi  wawasan  dan  ilmu  baru  untuk penelitian-penelitian selanjutnya.

## ACKNOWLEDGMENT
Penelitian  ini  didukung  oleh  Institut  Teknologi Sepuluh  Nopember.  Kami  berterima  kasih  kepada  Tuhan Yang  Maha  Esa  dan  juga  kepada  Ibu  Nur  Aini  Rakhmawati, S.Kom., M.Sc.Eng., Ph.D atas arahan dan bimbingannya yang mempengaruhi terhadap hasil penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Budiarti  dan  S.  Wahyuni,  “HUBUNGAN  TINGKAT PENERAPAN  PERATURAN,  LINGKUNGAN  DAN  FASILITAS DENGAN  KONDISI  BELAJAR  DI  ASRAMA  AKBID  WIRA HUSADA  NUSANTARA  MALANG,” BIOMED  SCIENCE, vol.  5, pp. 1-6, 2017.
[2]   R. SARASWATI, “INDONESIA, PERKEMBANGAN
PENGATURAN  SUMBER  HUKUM  DAN  TATA  URUTAN PERATURAN  PERUNDANG-UNDANGAN  DI,”  pp.  48-59,  28  Jan 2010.
[3] M.  Siahaan,  “Uji  Konstitusionalitas  Peraturan  Perundang-Undangan Negara Kita: Masalah dan Tantangan,” Jurnal Konstitusi, vol. 7, 2016.
[4] N. I. Febianto dan N. D. Palasara, “Analisis Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” SISFOKOM, vol. 8, 2019.
[5]   S. Khanmohammadi, N. Adibeig dan S. Shanehbandy, “An improved overlapping  k-means  clustering  method  for  medical  applications,” Expert Systems With Applications, vol. 67, pp. 12-18, 2016.
[6] P. Sari, B. Pramono dan L. O. H. S. Sagala, “IMPROVE K-MEANS TERHADAP  STATUS  NILAI  GIZI  PADA  BALITA,” semanTIK, vol. 3, pp. 143-148, 2017.
[7] Jamal  dan  D.  Yanto,  “Analisis  RFMdan  Algoritma  K-Means  untuk Clustering Loyalitas Customer,” Jurnal ENERGY, vol. 9, 2019.
[8] Y.  She  dan  L.  Zhang,  “Study  on  Liver  Visceral  Manifestation  of Huangdi’s  Internal  Classic  of,”  dalam International  Conference  on Economics, Business, Management and Corporate Social Responsibility , 2018. [9] INFORMATIKALOGI,  “Algoritma  K-Means  Clustering,”  12
November 2016. [Online]. Available:
https://informatikalogi.com/algoritma-k-means-clustering/. [Diakses 26 February 2020].
[10]  G. R. Styawan, A. A. Rayhan, R. A. Putri, N. I. Maghfirani dan N. A. Rakhmawati, “K-Means Clustering Peraturan Kementerian,” 8 March 2020.  [Online].  Available:  http://doi.org/10.5281/zenodo.3700738. [Diakses 8 March 2020].
[11]  Gustientiedina, M. H. Adiya dan Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD Pekanbaru,” Jurnal Nasional Teknologi dan SIstem Informasi, vol. 5, pp. 017-024, 2019.
[12]  A.  Jamal,  A.  Handayani,  A.  A.  Septiandri,  E.  Ripmiatin  dan  Y. Effendi,  “Dimensionality  Reduction  using  PCA  and  K-Means Clustering  for  Breast  Cancer  Prediction,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi, vol. 9, 2018.
[13]  U. R. Raval dan C. Jani, “Implementing & Improvisation of K-means Clustering  Algorithm,” International  Journal  of  Computer  Science and Mobile Computing, vol. 5, no. 5, pp. 191-203, 2016.
[14]  Towards Data  Science,  “K-means  Clustering:  Algorithm, Applications,  Evaluation  Methods,  and  Drawbacks,”  18  September 2018.  [Online].  Available:  https://towardsdatascience.com/k-means- clustering-algorithm-applications-evaluation-methods-and-drawbacks- aa03e644b48a. [Diakses 8 March 2020].
[15]  L.  Li,  “towards  data  science,”  31  May  2019.  [Online].  Available: https://towardsdatascience.com/k-means-clustering-with-scikit-learn- 6b47a369a83c. [Diakses 8 March 2020].
[16]  “Indonesia  -  World  Report  2019:  Indonesia,”  Human  Rights  Watch, [Online].  Available:  https://www.hrw.org/world-report/2019/country- chapters/indonesia. [Diakses 13 April 2020].