DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v10i1.605

## Pemetaan Terhadap Penyebaran Unit Cabang Kantor Pos Di Kabupaten Wonogiri
Arial 11
Pamungkas Bayu Aji 1) ; Muhammad Hasbi 2) ; Didik Nugroho 3)
1, 2, 3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) 15500122.pamungkas@sinus.ac.id; 2) mhasbi@sinus.ac.id; 3) masdidikhoho@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
The  Post  Office  is  one  of  the  public  facilities,  it  serves  post  services,  package  delivery, logistics  and  reliable  financial  services.  However,  the  lack  of  information  makes  access  to  the location of post office services cannot be informed of the location distribution. The purpose of this research is creating mapping application for branch of post office to make easier getting information about nearest post office by using the K-Means Clustering Method. The users are able to choose the post office based on their criteria.  In the functional testing (Blackbox) it found that the system had been running according to the system design planning. meanwhile the validity test using the Silhouette Coefficient method showed that the average value for cluster 1 was 0.282674, cluster 2 was 0.297377, and cluster 3 was 0.423516, it means that group is in appropriate group with the value of Silhouette Coefficient in every cluster is closer to 1, which is better in grouping the data in one cluster . Keywords : K-Means Clustering, Post Office, Silhouette Coefficient

## I. PENDAHULUAN
Kabupaten Wonogiri merupakan salah satu propinsi  di  Jawa  Tengah.  Secara  geografis terletak  pada  bagian  tenggara  berbatasan langsung  dengan  Propinsi  Jawa  Timur. Kabupaten Wonogiri berbatasan dengan
beberapa wilayah lain, bagian utara berbatasan  dengan  Kabupaten  Karanganyar serta  wilayah    Kabupaten  Sukoharjo,  bagian selatan langsung di bibir Pantai Selatan, bagian barat  berbatasan  dengan  Gunung  Kidul  di Provinsi Yogyakarta,  Bagian  timur  berbatasan langsung  dengan  Provinsi  Jawa  Timur,  yaitu Kabupaten Ponorogo, Kabupaten Magetan dan Kabupaten  Pacitan.  Luas  wilayah  kabuoaten Wonogiri adalah 1.822,37 km², jumlah populasi penduduknya   1.043.576 pada tahun 2021. Secara administratif kabupaten wonogiri terbagi  menjadi  25  Kecamatan  dan  294 Kelurahan [1] .
Wonogiri  termasuk  kabupaten  di  Jawa Tengah yang luas. Banyak penduduk nya yang merantau  ke  luar  kota  atau  luar  propinsi, sehingga  sering  terjadi  warga  Wonogiri mengirimkan  barang  keluar  atau  menerima kiriman barang dari luar daerah melalui Kantor Pos. Keberadaan kantor Pos ini  memudahkan masyarakat  dalam melayani fasilitas jasa baik berupa  layanan  surat  pos,  pengiriman  paket, logistic serta jasa keuangan yang terpercaya.
Di Kabupaten Wonogiri sendiri terdapat 21 unit  kantor  pos  yang  tersebar  di  berbagai Wilayah. Namun keberadaan Kantor Pos yang menyebar  serta  belum  semua  kecamatan
terdapat  kantor  pos  membuat  warga  Wonogiri tidak  tahu  letak  kantor  pos  yang  ada.  Selain masalah diatas warga Wonogiri yang membutuhkan kantor Pos kadang juga mencari yang  memiliki  pelayanan  yang  baik,  serta tempat parkir yang baik pula.
Salah satu solusi agar masyarakat mudah dalam  mencari  informasi  kantor  pos  membuat sebuah  sarana  yang  dapat  diakses  oleh masyarakat  sesuai  kemampuan  mereka.  Saat ini  sudah  banyak  masyarakat  Wonogiri  yang mampu  mengakses  Internet,  sehingga  sarana untuk  menginformasikan  Kantor  Pos  dapat dibuat  berbasis  Internet.  Maka  sistem  yang diusulkan  membuat  sistem  informasi  yang menginformasikan keberadaan kantor pos yang menunjukkan  lokasinya  di  permukaan  bumi serta berbasis web. Pembuatan tersebut dapat menggunakan  teknologi  Sistem  Informasi Geografi  (SIG).  Selain  menampilkan  informasi lokasi sistem juga dapat memberikan informasi Kantor Pos yang baik.
Penentuan  Kantor  pos  yang  baik  dengan menggunakan model klasifikasi dengan kriteria yaitu fasilitas yang ada, jumlah karyawan, luas parkir. Proses klasifikasi menggunakan metode K-Means Sehingga  dapat  mengelompokan klasifikasi dari kantor pos yang ada di Wonogiri serta dapat menampilkan dalam bentuk sistem informasi Geografis.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Berikut  adalah  sumber-sumber  penelitian terdahulu  yang  terkait  pengelompokan  data menggunakan metode k-means clustering.
Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Warga  Kurang  Mampu  Di  Kelurahan  Karang besuki Menggunakan Metode K-Means Clustering,  hasil  dari  penelitian  ini  adalah memberikan  informasi  dan  mengelompokan warga  kurang  mampu,  serta  lokasi  warga kurang mampu di Kelurahan [2].
Selanjutnya  penelitian  Pengelompokan Wilayah  Persebaran  Indekos  Dengan  Metode K-Means  Dan  Informasi  Pengalokasian  Akses Jalan Dengan
Klasifikasi Menggunakan
Analisis  Data  Spasial  Pada  Aplikasi  E- Commerce Carikos, tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan wilayah indekos untuk mempermudah  antara  pemilik  indekos  dan pencari indekos [3].
Selanjutnya  penelitian  tentang  Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Kerusakan Jalan  Di  Kabupaten  Malang  Menggunakan Metode  K-Means  tujuan  penelitian  ini  adalah menghasilkan sistem informasi geografi pemetaan  menggunakan  openStreetMap  dan untuk sistemnya menggunakan website dengan framework codeigniter [4].

## 2.2 Pemetaan
Pemetaan  adalah  pengelompokkan  suatu kumpulan  wilayah  yang  berkaitan  dengan beberapa letak geografis wilayah yang meliputi dataran tinggi, pegunungan, sumber daya dan potensi penduduk yang berpengaruh terhadap sosial  kultural  yang  memiliki  ciri  khas  khusus dalam penggunaan skala yang tepat [5].

## 2.3 Kantor pos
Kantor  Pos  merupakan  bagian  dari lembaga pemerintah yang memfasilitasi sarana komunikasi bagi masyarakat. Bahkan lembaga ini  sudah  eksis  sejak  zaman  Belanda.  Pada awal  berdirinya  kantor  pos,  lembaga  ini  telah melayani pengiriman pesan berupa surat serta pengiriman  uang.  Dengan  perkembangan teknologi yang sekarang, kantor pos mengembangkan fungsi menjadi lebih luas lagi, seperti  menerima western  union, pembayaran listrik, telepon dan lain-lain [6].

## 2.4 Sistem Informasi Geografis
Sistem  Informasi  Geografis  adalah  sistem yang  berbasiskan  komputer  yang  digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi-
informasi  geografi.  SIG  dirancang  untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis objek-objek  dan  fenomena  dimana  lokasi geografi merupakan karakteristik yang penting atau kritis untuk di analisis [2].

## 2.5 Google Map Api
Google  Maps  API  merupakan  pengembangan teknologi  dari  google  yang  digunakan  untuk menanamkan  Google  Map  di  suatu  website yang  tidak  dibuat  oleh  Google.  Google  Maps API  adalah  suatu  library  yang  berbentuk javascript  yang  berguna  untuk  memodifikasi peta  yang  ada  di  Google  Maps  sesuai kebutuhan [2].

## 2.6 K-Means
Metode  K-Means  termasuk  partitioning clustering  yang  memisahkan  data  ke k daerah bagian  yang  terpisah,  algoritma  ini  terkenal karena  kemudahannya  dan  kemampuannya untuk  mengklaster  data  besar  dan  data  outlier dengan cepat. Setiap data harus masuk cluster tertentu  dan  memungkinkan  setiap  data  yang termasuk  cluster  tertentu  pada  suatu  tahapan proses,  pada  tahapan  berikutnya  pindah  ke cluster lain [7].
Secara  umum  algoritma  dasar  dari  K- Means Clustering adalah sebagai berikut:
a. Tentukan jumlah cluster
b. Alokasikan data kedalam cluster secara random
c. Hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
d. Alokasikan  masing-masing  data  ke
centroid /rata-rata terdekat
Kembali ke Step 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan nilai  centroid,  ada  yang  di  atas  nilai  threshold yang  ditentukan  atau  apabila  perubahan  nilai pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan Distance space digunakan untuk menghitung  jarak  antara  data  dan  centroid. Adapun  persamaan  yang  dapat  digunakan salah satunya yaitu Euclidean Distance Space . Euclidean  distance  space sering  digunakan dalam  perhitungan  jarak,  hal  ini  dikarenakan hasil yang diperoleh merupakan jarak terpendek antara dua titik yang diperhitungkan Adapun  persamaannya  untuk  menghitung Euclidean distance space digunakan persamaan (1).
(1)
dimana: d ij = Jarak objek antara objek i dan j P  = Dimensi data X ik = Koordinat dari obyek i pada dimensi k X jk = Koordinat dari obyek j pada dimensi k

## III.  METODE PENELITIAN
3.1  Sumber Data
Adapun  beberapa  teknik  pengumpulan data atau informasi yaitu:
a.  Observasi ( Observation )
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan melakukan pengamatan langsung mencari  langsung  lokasi  unit  cabang Kantor POS di Kabupaten Wonogiri.
b.  Wawancara (Interview)
Pengumpulan  data  yang  dilakukan menggunakan metode wawancara langsung  dengan  petugas  unit  cabang Kantor POS Kabupaten Wonogiri.

## c.  Studi pustaka
Studi  pustaka  merupakan  metode pencarian  dan  pengumpulan  data dengan cara mempelajari buku referensi
mengenai K-Means dan jurnal mengenai K-means .

## 3.2 Pengembangan  Sistem (Pengkodean)
1.  Analisis Masalah
Mengidentifikasi  masalah,Masalah  yang ada  dalam  penelitian  ini  adalah  ketidaktahuan atau kurangnya informasi tentang rute  menuju letak/lokasi kantor POS di Kabupaten Wonogiri. Mengumpulkan  rincian  daftar  kebutuhan  dari pengguna  meliputi  fasitas,  jumlah  pegawai, luas parkir dan lokasi kantor POS. 2.  Desain Sistem
Desain program menggunakan UML ( Unified  Modeling  Language )  terdiri  dari beberapa  diagram  diantaranya  mengunakan Use  Case  Diagram  yang  menggambarkan fungsionalitas  yang  diharapkan  dari  sebuah sistem. Use case diagram berfungsi mempresentasikan  sebuah  interaksi  antara actor  (pengguna)  dengan  system.  Serta menggunakan   Sequence Diagram. Sequence diagram menggambarkan interaksi antar objek. Objek  adalah  pengguna  sistem  yaitu  warga Wonogiri dan pengembang sistem. Proses dari kinerja  sistem  akan  digambarkan  dengan Activity Diagram.
3.2 Implementasi sistem
Membuat  rancang-bangun  dari  aplikasi yang  ada  dalam  suatu  sistem  aplikasi komputerisasi. Serta mengembangkan  sistem
yang  dilakukan  dengan  coding  program menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL.  Implementasi  sitem  dapat  digunakan diperangkat desktop maupun perangkat mobile.

## 3.3 Pengujian program (Testing)
1.  Pengujian Fungsional Pengujian fungsional dilakukan guna menguji  fitur  dan  operasional  sistem  untuk memastikan  berjalan  sesuai  perancangan dengan spesifikasinya. Pengujian fungsional sering  dikaitkan  dengan Black  Box  Testing , pengujian Black  Box merupakan  teknik pengujian yang berfokus pada keluaran hasil dari  respon  masukan,  secara  sederhana black  box  merupakan  proses  menjalankan aplikasi untuk mengetahui apakah ada error atau  ada  fungsi  yang  tidak  berjalan  sesuai harapan 2.  Pengujian Validitas Uji  validitas  dilakukan  terhadap  kinerja K- Means yang  telah  dibangun  untuk  dihitung akurasinya Silhouette Coefficient .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Perhitungan K-Means
Metode  K-Means  Clustering  digunakan untuk mengelompokkan data KPC  Kabupaten Wonogiri  yang terbagi menjadi tiga cluster. Ada 21 data KPC yang akan dihitung menggunakan metode k-means dapat dilihat pada Tabel 1.
Bagian  ini  memuat  data  (dalam  bentuk ringkas), analisis data, dan interpretasi terhadap hasil.

## Tabel 1. Data unit cabang kantor pos
No   Nama KPC Fasilitas   Pegawai  Parkir 1 KPC Selogiri 0.88 3 10 2 KPC wuryantoro 0.9 4 12 3 KPC Manyaran 0.96 3 8 4 KPC Eromoko 0.75 4 13 5 KPC Pracimantoro 0.95 5 15 6 KPC Sidoharjo 0.8 2 14 7 KPC Girimanto 0.78 2 8 8 KPC Nguntoronadi 0.9 3 10 9 KPC Tirtomoyo 0.95 4 7 10 KPC Baturetno 0.75 4 10 11 KPC Batuwarno 0.8 5 12 12 KPC Giriwoyo 0.9 3 8 13 KPC Giritontro 0.93 4 15 14 KPC Ngadirojo 0.74 3 9 15 KPC Jatisrono 0.89 5 8 16 KPC Jatiroto 0.77 3 8 17 KPC Jatipurno 0.91 5 10 18 KPC Slogohimo 0.87 3 12 19 KPC Purwantoro 0.8 4 15 20 KPC Bulukerto 0.76 2 7 21 KPC Kismantoro 0.83 4 10
Iterasi ke - 1 1.  Penentuan awal pusat cluster Diambil  dari  data  ke-3  sebagai  pusat cluster ke 1    0,96    3 8 Diambil  dari  data  ke  21  sebagai  pusat cluster ke-2 0,83  4 10 Diambil  dari  data  ke  14  sebagai  pusat cluster ke-3   0,74 3 9 2.  Perhitungan Jarak Cluster Menghitung jarak terpendek berdasarkan rumus no (1)
Seperti ditunjukan Tabel 2 merupakan hasil dari perhitungan iterasi 1.

## Tabel 2. Hasil iterasi 1
No Nama KPC C1 C2 C3 Jarak Terpen dek 1 KPC Selogiri 2.00 1.00 1.01 1.00 2 KPC wuryantoro 4.12 2.00 3.17 2.00 3 KPC Manyaran 0.00 2.24 1.02 0.00 4 KPC Eromoko 5.10 3.00 4.12 3.00 5 KPC Pracimantoro 7.28 5.10 6.33 5.10 6 KPC Sidoharjo 6.08 4.47 5.10 4.47 7 KPC Girimanto 1.02 2.83 1.41 1.02 8 KPC Nguntoronadi 2.00 1.00 1.01 1.00 9 KPC Tirtomoyo 1.41 3.00 2.25 1.41 10 KPC Baturetno 2.25 0.08 1.41 0.08 11 KPC Batuwarno 4.47 2.24 3.61 2.24 12 KPC Giriwoyo 0.06 2.24 1.01 0.06 13 KPC Giritontro 7.07 5.00 6.09 5.00 14 KPC Ngadirojo 1.02 1.42 0.00 0.00 15 KPC Jatisrono 2.00 2.24 2.24 2.00 16 KPC Jatiroto 0.19 2.24 1.00 0.19 17 KPC Jatipurno 2.83 1.00 2.24 1.00
No Nama KPC C1 C2 C3 Jarak Terpen dek 18 KPC Slogohimo 4.00 2.24 3.00 2.24 19 KPC Purwantoro 7.07 5.00 6.08 5.00 20 KPC Bulukerto 1.43 3.61 2.24 1.43 21 KPC Kismantoro 2.24 0.00 1.42 0.00 Setelah diketahui anggota tiap-tiap cluster
kemudian pusat
cluster baru dihitung berdasarkan  data  anggota  tiap-tiap cluster sesuai  dengan  rumus  pusat  anggota cluster . Sehingga  didapatkan  perhitungan  sebagai berikut:
Cluster  ke-1  ada  7  data  yaitu  data  ke  3,  7, 9,12,15,16,20 sehingga :
C11 =  ( 0.96 + 0.78 + 0.95 + 0.9 + 0.89 + 0.77
+  0.76) /7 =0,86
C12 =  ( 3 + 2 + 4 + 3 + 5 + 3 + 2 ) /7 = 3,14 C13 = ( 8 + 8 + 7 + 8 + 8 + 8 + 7 ) /7 = 7,71
Cluster ke - 2 ada13 data yaitu data 1, 2, 4, 5, 6, 8, 10, 11, 13, 17, 18, 19, 21 sehingga
C21 = ( 0.88 + 0.9 + 0.75 + 0.95 + 0.8 + 0.9 + 0.75 + 0.8 + 0.93 + 0.91 + 0.87 + 0.8 +
0.83 ) /13 = 0,85
C22 =  ( 3 + 4 + 4 + 5 + 2 + 3 + 4 + 5 + 4 + 5 + 3 + 4 + 4 ) /13 = 3,85 C23 = ( 10 + 12 + 13 + 15 + 14 + 10 + 10 + 12
+ 15 + 10 + 12 + 15 + 10 ) / 13  =  12,15
Cluster 3 ada 1 data yaitu data ke 14 sehingga C31 =  0.74/1 = 0.74 C32 = 3/1 = 3 C33 = 9/1 = 9
Berikut  merupakan  hasil  iterasi  2  yang  bisa dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil iterasi 2
No   Nama KPC C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 KPC Selogiri 2.29 2.31  1.01 1.01 2 KPC wuryantoro 4.37 0.22  3.17 0.22 3 KPC Manyaran 0.34 4.24  1.02 0.34 4 KPC Eromoko 5.36 0.87  4.12 0.87 5 KPC Pracimant oro 7.52 3.07  6.33 3.07
No   Nama KPC C1 C2 C3 Jarak Terpendek 6 KPC Sidoharjo 6.39 2.61  5.10 2.61 7 KPC Girimanto 1.18 4.55  1.41 1.18 8 KPC Nguntoron adi 2.29 2.31  1.01 1.01 9 KPC Tirtomoyo 1.12 5.16  2.25 1.12 10 KPC Baturetno 2.44 2.16  1.41 1.41 11 KPC Batuwarno 4.67 1.17  3.61 1.17 12 KPC Giriwoyo 0.32 4.24  1.01 0.32 13 KPC Giritontro 7.34 2.85  6.09 2.85 14 KPC Ngadirojo 1.30 3.27  0.00 0.00 15 KPC Jatisrono 1.88 4.31  2.24 1.88 16 KPC Jatiroto 0.33 4.24  1.00 0.33 17 KPC Jatipurno 2.95 2.44  2.24 2.24 18 KPC Slogohimo 4.29 0.86  3.00 0.86 19 KPC Purwantor o 7.34 2.85  6.08 2.85 20 KPC Bulukerto 1.35 5.48  2.24 1.35 21 KPC Kismantor o 2.44 2.16  1.42 1.42 Lakukan perulangan apabila masih terdapat  perubahan  di cluster atau  obyeknya. Ulangi  langkah  diatas  sampai  tidak  ada  data yang  berubah.  Dan  pembentukan  data  cluster baru  diambil  dari  pembentukan  pusat  cluster baru  Iterasi  2  ,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 4.

## Tabel 4. Penentuan Cluster Baru

## Cluster  Fasilitas  Pegawai  Parkir
1 0.86 3.14 7.71 2 0.85 3.88 13.50 3 0.84 3.67 9.83
Berikut  adalah  hasil  iterasi  3  seperti  yang ditunjukan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil iterasi 3
No C1 C2
C3 Jarak Terpendek 1 2.29 3.61 0.69 0.69 2 4.37 1.51 2.19 1.51 3 0.34 5.57 1.95 0.34
4 5.36 0.53 3.19 0.53 5 7.52 1.88 5.34 1.88 6 6.39 1.94 4.49 1.94 7 1.18 5.81 2.48 1.18 8 2.29 3.61 0.69 0.69 9 1.12 6.50 2.86 1.12 10 2.44 3.50 0.38 0.38 11 4.67 1.88 2.54 1.88 12 0.32 5.57 1.95 0.32 13 7.34 1.51 5.18 1.51 14 1.30 4.59 1.07 1.07 15 1.88 5.61 2.27 1.88 16 0.33 5.57 1.95 0.33 17 2.95 3.68 1.35 1.35 18 4.29 1.74 2.27 1.74 19 7.34 1.51 5.18 1.51 20 1.35 6.77 3.29 1.35 21 2.44 3.50 0.37 0.37
Dengan hasil yang sama maka iterasi yang terjadi  dihentikan  sampai  iterasi  ke  3  saja dengan hasil jumlah cluster 1 sebanyak 7 ( 3,7, 9,12, 15,16, 20 ), cluster 2 sebanyak 8 ( 2, 4, 5, 6 ,11, 13,18, 19 ) dan cluster 3 sebanyak 6 ( 1, 8, 10, 14, 17, 21 )

## 4.2 Implementasi Sistem
Implementasi sistem pada penelitian ini menggunakan  sistem  aplikasi  berbasis  web. Sistem  yang  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL.  Hasil  dari implementasi  program  dapat  dilihat  seperti tampilan sebagai berikut:
1.  Menu utama
Pada  halaman  menu  utama  memuat informasi menu dashboard, tambah data, pusat cluster awal, perhitungan, hasil iterasi dan hasil cluster. Seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
2.  Form Cluster Pada
halaman ini memuat data pembentukan cluster awal yang diambil dari 21 data  secara  acak,  kemudian  terpilih  3  data, seperti ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Form Cluster
3.  Form perhitungan
Pada  halaman  ini  memuat  data  proses perhitungan  iterasi  yang  dilakukan,  seperti terlihat dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan Form Perhitungan

## 4.  Hasil Clustering
Halaman ini memuat hasil proses pengelompokkan yang sudah dilakukan berdasarkan kriteria dengan hasil menunjukkan lokasi unit cabang kantor pos, titik warna merah merupakan  letak  unit  cabang  kantor  pos  yang berada pada cluster 1, sedangkan warna hijau merupakan  titik  lokasi  unit  cabang  kantor  pos yang  berada  di  cluster  2,  dan  warna  orange merupakan  titik  lokasi  unit  cabang  kantor  pos yang  terdekat  dengan  cluster  3,  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Hasil Clustering
4.3 Hasil pengujian sistem 1.  Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  dilakukan  guna menguji  fitur  dan  operasional  sistem  untuk memastikan  berjalan  sesuai  perancangan dengan  spesifikasinya.  Pengujian  dengan menggunakan  metode black  box ini  dilakukan dengan  mengevaluasi  cara  kerja  sistem  yang telah  dibuat.  Pengujian  fungsional  login  dapat dilihat  seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Pengujian Fungsional login
Deskripsi Masukan Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Ket. Pengujian saat  login aplikasi Masukka n data usernam e dan password Masuk  ke dashboard aplikasi Masuk ke halaman dashboar d utama Dite rima
Sedangkan pengujian fungsional input data dapat  dilihat  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 7.

## Tabel 7. Pengujian Fungsional Input Data
Deskri psi Masu kan Hasil  yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Peng ujian saat input semu a data unit caban g kanto r pos Input data unit caban g kanto r pos Data  yang diinput dapat masuk  ke dalam database unit cabang kantor pos Semua data  yang diinput dapat masuk  ke dalam database unit cabang kantor pos Diterima Peng ujian input data lokasi Input data lokasi Data  yang diinput masuk  ke dalam database Data masuk  ke dalam database lokasi
Diterima
2.  Pengujian Data Excel Dan Aplikasi Pengujian dengan
membandingkan perhitungan  dari Microsoft  excel dan  sistem dihasilkan  dengan  tingkat  kebenaran  100  %. Sesuai  dengan  metode  clustering,  hasil  ini kemudian  akan  digambarkan  dalam  bentuk peta digital sesuai dengan koordinat titip lokasi unit  cabang  kantor  pos  yang  telah  diinputkan sesuai  dengan  data  aslinya.  Pada  Gambar  8 adalah  hasil  akhir  clustering  yang  dicitrakan dengan peta digital 3.  Pengujian Validitas Pengujian ini
digunakan
untuk membandingkan algoritma k-means yang di uji dengan  hitungan  manual  dengan  hitungan metode silhouette coefficient , pengujian dengan  metode silhouette  coefficient ini bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  dekat relasi  antara  objek  dalam  sebuah  cluster  dan seberapa jauh sebuah cluster terpisah dengan cluster  lain.  Tahapan  perhitungan silhouette coefficient adalah sebagai berikut:
a.  Hitung rata-rata jarak objek dengan semua objek  lain  yang  berada  di  dalam  satu cluster dengan persamaan :
….. ( 2 )
b.  Hitung rata-rata jarak objek dengan semua objek  lain  yang  berada  pada  cluster  lain, kemudian  ambil  nilai  paling  minimum dengan persamaan :
….. ( 3 ) .......( 4 ) c.  Hitung  nilai silhouette  coefficient dengan persamaan :
…..( 5 )
Nilai  hasil silhouette  coefficient terletak pada  kisaran  nilai  -1  hingga  1.  Semakin  nilai silhouette  coefficient  mendekati  nilai  1  maka semakin baik pengelompokan data dalam satu cluster.  Sebaliknya  jika  silhouette  coefficient mendekati  nilai  -1,  maka  semakin  buruk pengelompokan  data  dalam  satu  cluster. Perhitungan Silhouette  Coefficient adalah sebagai berikut:
a.  Menghitung  a(i) berdasarkan rumus  no (1 & 2 ) a(i)  =  (0,78-0,96) 2 +  (2-3) 2 +  (8-8) 2 +  (0,95-
0,96) 2 + (4-3) 2 + (7-8) 2 + (0,9-0,96) 2 + (3-3) 2 +  (8-8) 2 +  (0,89-0,96) 2 +  (5-3) 2 +  (8-8) 2
+(0,77-0,96) 2 +  (3-3) 2 + (8-8) 2 +(0,76-0,96) 2 + (2-3) 2 + (7-8) 2 /6 = 1,018305 b.  Menghitung d(i1) berdasarkan rumus no (3) d(i1) = (0,96-0,9) 2 + (3-4) 2 + (8-12) 2 + (0,78- 0,9) 2 + (2-4) 2 + (8-12) 2 + (0,95-0,9) 2 +(4-4) 2 +
(7-12) 2 + (0,9-0,9) 2 + ( 3-4) 2 + (8-12) 2 +(0,89- 0,9) 2 + (5-4) 2 + (8-12) 2 + (0,77-0,9) 2 + (3-4) 2
+ (8-12) 2 + ( 0,76-0,9) 2 + (2-4) 2 + (7-12) 2 /7 = 4,479414 c.  Menghitung d(i2) berdasarkan rumus no (3) d(i2) = (0,9-0,96) 2 + (4-3) 2 + (12-8) 2 + (0,75- 0,96) 2 +  (4-3) 2 +  (13-8) 2 +  (0,95-0,96) 2 +(4-
3) 2 + (13-8) 2 + (0,8-0,96) 2 + ( 2-3) 2 + (14-8) 2 +(0,8-0,96) 2 + (5-3) 2 + (12-8) 2 + (0,93-0,96) 2 +  (4-3) 2 +  (15-8) 2 +  (  0,87-0,96) 2 +  (3-3) 2 + (12-8) 2 +(0,8-0,96) 2 +  (4-3) 2 +  (15-8) 2 /8  = 5,651486
d.  Menghitung d(i3) berdasarkan rumus no (3)
d(i3) = (0,88-0,96) 2 + (3-3) 2 + (10-8) 2 + (0,9- 0,96) 2 + (3-3) 2 + (10-8) 2 + (0,75-0,96) 2 + (4-
3) 2 + (10-8) 2 + (0,74-0,96) 2 + (3-3) 2 + (9-8) 2 +(0,91-0,96) 2 + (5-3) 2 + (10-8) 2 +(0,83-0,96) 2
+ (4-3) 2 + (10-8) 2 /6 = 1,018305
e.  Menghitung b(i) berdasarkan rumus no ( 4 ) b(i) = 2.056839
f.  Menghitung s(i) berdasarkan rumus no (5 ) s(i) = ( 2.056839 -  1.018305 ) /MAX (1.0183050,( 2.056839) = 0.183763
Selanjutnya
lakukan perhitungan menggunakan  rumus  di  atas  pada  data  yang akan  diuji,  pada  data  d(i1)  pada  cluster  1 bernilai 0, karena data cluster 1 dibagi dengan data  cluster  1  menghasilkan  0,  begitupun dengan d(i2) pada cluster 2 dan d(i3) cluster 3 bernilai  0  karena  data  dibagi  dengan  cluster yang  sama  bernilai  0.  Untuk  menghitung  rata- rata tiap cluster dapat dihitung sebagai berikut:
 Rata-rata  Cluster  1  =    0.183763  + 0.354185  +  0.493862  +  0.284295  + 0.036214  +  0.431912  +  0.194486  /7  = 0.282674
 Rata-rata  cluster  2  =  0.458183  + 0.266222  +  0.307657  +  0.27099  + 0.408393  +  0.374833  +  0.236923  + 0.055815/8 = 0.297377
 Rata-rata  cluster  3  =    0.416397+ 0.449226  +  0.506091+  0.516448  + 0.302676 + 0.350257/6 = 0.423516
Hasil  lengkap  perhitungan  pengujian Silhouette Coefficient bisa dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hasil Pengujian Silhouette Coefficient
Cl ust er Nama KPC Silhouette Coefficient a(i) d(i1 ) d(i2 ) d(i3 ) b(i) s(i) 1
KPC Many aran 1.0 183 05 0 5.6 514 86 2.0 568 39 2.0 568 39 0.1 837 63 KPC Girim anto 1.5 446 72 0 5.6 158 97 3.5 337 39 3.5 337 39 0.3 541 85 KPC Tirto moyo 1.6 536 63 0 5.9 839 93 4.6 089 28 4.6 089 28 0.4 938 62 KPC Giriw oyo 1.0 055 7 0 4.3 676 31 2.2 472 66 2.2 472 66 0.2 842 95 KPC Jatisr ono 2.2 645 49 0 4.0 943 06 2.4 128 2 2.4 128 2 0.0 362 14 KPC Jatirot 1.0 272 53 0 3.5 276 25 2.5 508 77 2.5 508 77 0.4 319 12 KPC Buluk erto 1.7 396 36 0 4.1 712 11 2.5 508 77 2.5 508 77 0.1 944 86
2
KPC Wury antor o 1.7 156 63 4.4 794 14 0 3.7 680 54 3.7 680 54 0.4 581 83 KPC Erom oko 1.6 178 18 4.8 607 94 0 2.9 118 66 2.9 118 66 0.2 662 22 KPC Praci manto ro 2.1 357 26 6.2 255 59 0 4.0 510 6 4.0 510 6 0.3 076 57 KPC Sidoh arjo 2.1 979 21 4.8 725 71 0 3.5 183 37 3.5 183 37 0.2 709 9 KPC Batuw arno 1.9 646 12 3.3 333 89 0 3.3 516 13 3.3 333 89 0.4 083 93 KPC Girito ntro 1.6 487 32 3.8 191 52 0 5.7 903 65 3.8 191 52 0.3 748 33 KPC Slogo himo 1.9 182 32 2.6 468 04 0 3.0 751 37 2.6 468 04 0.2 369 23 KPC Purw antor o 1.6 488 32 2.1 006 97 0 8.0 957 4 2.1 006 97 0.0 558 15
3
KPC Selogi ri 1.0 079 28 2.5
662
46 3.7 423
88 0 2.5
662
46 0.4 163 97 KPC Ngunt 1.0 092 76 2.5 661 3 3.4 656 34 0 2.5 661 3 0.4 492 26
Cl ust er Nama KPC Silhouette Coefficient a(i) d(i1 ) d(i2 ) d(i3 ) b(i) s(i) orona di KPC Batur etno 0.9 053 14 2.5 548 13 3.2 592 95 0 2.5 548 13 0.5 060 91 KPC Ngadi rojo 1.4 192 63 3.1 825 3 3.4 142 18 0 3.1 825 3 0.5 164 48 KPC Jatipu rno 1.6 517 37 3.7 468 27 2.7 858 11 0 2.7 858 11 0.3 026 76 KPC Kisma ntoro 0.9 007 93 3.4 029 1 2.0 926 85 0 2.0 926 85 0.3 502 57
Dari  hasil  pengujian  validitas  cluster  yang dilakukan  peneliti  diatas  pengelompokan  unit cabang  kantor  pos  dengan  metode  Silhouette Coefficient, nilai rata-rata untuk cluster 1 adalah 0.282674,  cluster  2  adalah  0.297377,  dan cluster 3 adalah 0.423516 itu artinya objek telah berada dikelompok yang baik atau tepat karena nilai Silhouette Coefficient pada masing-masing cluster mendekati nilai 1.

## V. PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
1.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  pemetaan penyebaran  unit  cabang  kantor  pos  di kabupaten  wonogiri  yang  sesuai  dengan data  yang  ada.  Fasilitasnya  yaitu  ada dashboard, halaman tambah data variabel dan  data  lokasi,  pusat  cluster  awal, perhitungan, hasil iterasi dan hasil clustering berupa peta pemetaan penyebaran unit cabang kantor pos
2.  Hasil  pengujian  fungsional  mendapatkan bahwa sistem telah berjalan sesuai dengan perencanaan  perancangan  sistem  yang telah dibuat sebelumnya.
3.  Pada  pengujian  validitas  dengan  metode Silhouette  Coefficient ,  di  dapatkan  hasil nilai  rata-rata  untuk  cluster  1  adalah 0.282674,  cluster  2  adalah  0.297377,  dan cluster 3 adalah 0.423516 itu artinya objek telah  berada  dikelompok  yang  baik  atau tepat  karena  nilai Silhouette  Coefficient pada  masing-masing  cluster  mendekati nilai  1  yang  artinya  semakin  baik pengelompokan data dalam satu cluster.

## 5.2 Saran
1.  Sistem pemetaan ini dapat diterapkan oleh unit  cabang  kantor  pos    guna  membantu masyarakat  mengetahui  lokasi  unit  kantor pos yang terdekat dengan jangkauan.
2. Perancangan  sistem  penelitian  ini  masih menggunakan  PHP  dan  Mysql  sehingga berbasis  web,  untuk  penelitian  yang  akan datang  disarankan  untuk  menggunakan bahasa pemograman yang lain .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS  Kabupaten  Wonogiri.  (2021). No
Title . [2]   Hasymi. (2021). Sistem Informasi
Geografis Pemetaan  Warga Kurang Mampu  Di  Kelurahan  Karang  besuki Menggunakan Metode K-Means Clustering .
[3]   Latifah.  (2017). Pengelompokan  Wilayah
Persebaran  Indekos  Dengan  Metode  K-
Means  Dan  Informasi  Pengalokasian
Akses Jalan Dengan Klasifikasi Menggunakan Analisis Data Spasial Pada Aplikasi E- Commerce Carikos . [4]   Suryani. (2021). Sistem Informasi Geografis  Pemetaan  Kerusakan  Jalan  Di Kabupaten Malang Menggunakan Metode K-Means .
[5]   Munir.  (2012). Multimedia  Konsep  & Aplikasi dalam Pendidikan . Alfabeta,.
[6] www.posindonesia.co.id . (n.d.).
[7]   E. Prasetyo. (2014). Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab . Andi.