## KLATERISASI DATA PENDUDUK BERDASARKAN PEKERJAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA WILAYAH JAWA BARAT
Eka Roehatul Jannah, Martanto Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem Kota Cirebon ekaroehatuljannah12@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi merupakan peluang yang tepat memperoleh data dengan lebih efektif dan efisien. Data mining adalah salah satu komponen dalam proses Knowledge Discovery in Databases (KDD). KDD adalah suatu rangkaian proses yang bertujuan menemukan informasi yang bermanfaat dari sumber data dalam database. Permasalahan  dalam  penelitian  ini,  bagaimana  jika  Metode  K-Means  mungkin  tidak  sesuai  untuk mengelompokkan data penduduk berdasarkan pekerjaan?. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi pola pekerjaan penduduk wilayah Jawa Barat dan membentuk kelompok pekerjaan yang serupa. Melalui metode K- Means,  akan  memungkinkan  saya  untuk  mengelompokkan  penduduk  Jawa  Barat  berdasarkan  jenis  pekerjaan mereka  menggunakan  tahapan  KDD.  Dengan  tahapan  KDD  kita  dapat  dengan  mudah  melihat  data  penduduk berdasarkan pekerjaan dari tahun 2011-2023. Dapat diambil kesimpulan bahwa penduduk yang bekerja dengan nilai tertinggi adalah pada Cluster 3 yang ditandai dengan warna biru (tinggi) berjumlah 151 items , untuk data pekerjaan dengan nilai sedang berada pada Cluster 2 yang ditandai dengan warna oranye (sedang) berjumlah 100 items , dan ntuk penjualan dengan nilai terendah yaitu pada Cluster 0 dan Cluster 1 yang ditandai dengan warna hijau dan hitam (rendah) dengan jumlah  yang  sama  yaitu  50 items . Hasil percobaan yang dilakukan pada data penduduk berdasarkan pekerjaan menggunakan metode DBI ( Davies Bouldin Index ), menghasilkan nilai K terbaik pada cluster 4 yaitu 0,262.
Kata kunci :  Data Mining, Klasterisasi, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  selalu  berkembang  pesat. Perkembangan  ini  merupakan  peluang  yang  tepat memperoleh  data  dengan  lebih  efektif  dan  efisien, namun  dengan  jenis  yang  berbeda.  Untuk  mengolah data  tersebut  diperlukan  sesuatu  teknologi  yang memproses  hasil  atau  informasi  yang  didapatkan ternyata  cocok.  Sebuah  teknik  yang  dimanfaatkan adalah  data  mining.  Data  mining  adalah  media mengolah  dan  mengelompokkan  data  yang  terjaring dalam  suatu  basis  data.  Basis  data  belum  diproses dengan  cara  apa  pun  masih  tradisional,  karena menghasilkan informasi lebih lama dan informasi yang dihasilkan  mengandung  prasangka  yang  besar. Informasi  seperti  itu  tidak  efektif  dalam  mengambil keputusan.
Data mining merupakan komponen integral dari proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Fase  ini  berperan  dalam  melakukan  analisis menyeluruh  terhadap  pengolahan  data,  mengubah kumpulan  data  menjadi  pengetahuan  yang  memiliki nilai dan kegunaan [1]. KDD (Knowledge Discovery in  Databases)  adalah  suatu  proses  yang  bertujuan untuk  menemukan  informasi  yang  berguna  dari sumber  data  dalam  database.  Tahapan  dalam  proses KDD mencakup pemahaman terhadap bidang aplikasi yang  bersangkutan,  pembuatan  data  target  yang ditentukan  dari  data  mentah  dalam  database,  serta melibatkan preprocessing data dan kegiatan pembersihan data  [2].
Klasterisasi  pada  data  penduduk  berdasarkan pekerjaan merupakan langkah penting dalam menganalisis  struktur  dan  karakteristik  penduduk  di suatu wilayah. Dalam konteks ini, Jawa Barat, sebagai salah  satu  provinsi  terbesar  di  Indonesia,  memiliki keragaman  penduduk  yang  signifikan  dari  segi pekerjaan. Melalui metode K-Means , akan memumudahkan  dalam  mengelompokkan  penduduk Jawa Barat berdasarkan jenis pekerjaan mereka. Data ini  akan  memberikan  informasi  yang  berharga  bagi pemerintah daerah dan pemangku kepentingan lainnya untuk merencanakan kebijakan yang lebih baik dalam bidang  apapun  seperti  pendidikan,  ketenagakerjaan, dan pemberdayaan masyarakat [3].
Pada bagian ini, saya akan menyajikan data yang mendukung pentingnya penelitian ini dilakukan, data ini  di  ambil  dari  sumber  informasi  mengenai  data penduduk  yang  dikelompokkan  menurut  pekerjaan penduduk Provinsi Jawa Barat.
Tabel 1. Data dan Fakta No Data Fakta 1 Nama Provinsi Jawa Barat 2 Tahun Pendataan 2011-2023 3 Jumlah Penduduk 48.027.280 ± 4 Situs Web Data https://data.jabarprov.go.id
Tabel 1 adalah sebuah tabel informasi data yang akan di gunakan penulis untuk penelitian ini. Beberapa informasi  kunci  yang  disajikan  dalam  tabel  tersebut meliputi  nama  provinsi,  tahun  pendataan,  jumlah
penduduk,  dan  situs  web  data  dimana  data  tersebut diambil.  Data  pendataan  penduduk  Jawa  Barat  dapat diakses melalui situs web Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Barat. BPS Jawa Barat menyediakan data jumlah penduduk menurut kabupaten/kota untuk tahun 2018, 2019,  dan  2020,Selain  itu,  hasil long-form  Sensus Penduduk 2020 Provinsi Jawa Barat juga telah dirilis pada  Februari  2023.  Terdapat  juga  data  terkait pendataan  penduduk non-permanen dan  rentan administrasi  kependudukan  yang  dapat  diakses melalui situs web opendata.jabarprov.go.id. Berdasarkan  hasil  Sensus  Penduduk  2020,  jumlah penduduk Jawa Barat pada tahun tersebut sebanyak 48, 27 juta jiwa.
Penelitian ini dibuat karena mencerminkan fokus penelitian yang ingin mengelompokkan data penduduk berdasarkan  pekerjaan  menggunakan  metode K- Means .  Judul  tersebut  juga  mencerminkan  wilayah spesifik  di  mana  penelitian  ini  dilakukan  yaitu  Jawa Barat,  sehingga  memberikan  gambaran  tentang lingkup geografis dari  penelitian  tersebut.  Selain  itu, pemilihan judul ini juga dapat  menjadi panduan bagi pembaca  untuk  memahami  topik  utama  dan pendekatan yang digunakan dalam penelitian. Hal ini dapat  membantu  pembaca  atau  peneliti  lain  untuk memahami  konteks  dan  relevansi  dari  temuan  yang akan disajikan dalam penelitian ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. K-Means
K-Means  adalah  algoritma  pengelompokan populer  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin dan  analisis  data  untuk  mempartisi  titik-titik  data  ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda atau cluster . Bagian  ini  akan  membahas  secara  rinci  aspek-aspek kunci  dari  metode  K-Means,  tujuan,  kelebihan,  dan keterbatasannya.  Selain  itu,  bagian  ini  juga  akan membahas lebih dalam tentang pentingnya mempersiapkan  data  sebelum  menerapkan  algoritma dan  memilih  dengan  cermat  jumlah  cluster  yang optimal  berdasarkan  persyaratan  tertentu.  Bagian  ini juga akan mengeksplorasi implementasi algoritma K- Means, mengevaluasi hasilnya secara menyeluruh, dan mengatasi  tantangan  umum  yang  dihadapi  selama proses pengelompokan. Selain itu, bagian ini juga akan menyajikan berbagai variasi dan perluasan K-Means, yang  menampilkan  kemampuan  unik  dan  aplikasi potensial  seperti  segmentasi  pelanggan,  kompresi gambar, dan deteksi anomali.
Dengan  menawarkan  contoh-contoh  praktis  dan studi kasus, bagian yang diperluas ini bertujuan untuk memberikan  pemahaman  yang  komprehensif  tentang metode  K-Means  dan  relevansinya  dalam  skenario dunia nyata. Pada akhirnya, bagian ini diakhiri dengan merangkum temuan dan implikasi yang diperoleh dari penggunaan algoritme K-Means secara ekstensif, yang selanjutnya  menekankan  signifikansinya  sebagai  alat yang  berharga  di  bidang  pembelajaran  mesin  dan analisis  data  [4].  Beberapa  aspek  kunci  dari pengelompokan k-means meliputi:
a. Kluster : Kumpulan titik data yang dikumpulkan bersama karena kesamaan tertentu.
b. Centroid  :  Lokasi  imajiner  atau  nyata  yang mewakili pusat cluster.
c. Proses  iteratif  :  Algoritme  ini  bergantian  antara menetapkan titik data ke klaster berdasarkan titik pusat saat ini dan memilih titik pusat baru untuk iterasi berikutnya.
d. Konvergensi  :  Algoritma  konvergen  ketika centroid  tidak  lagi  berubah,  yang  menunjukkan bahwa cluster telah diidentifikasi.
Pengelompokan K-means berguna untuk berbagai  jenis  data,  termasuk  data  numerik  dan kategorikal.  Namun,  K-means  memiliki  beberapa keterbatasan,  seperti  kebutuhan  untuk  menentukan jumlah cluster (k)  sebelumnya  dan  sensitivitas terhadap  penempatan  awal centroid .  Terlepas  dari keterbatasan  ini,  k-means clustering tetap  menjadi teknik  yang  banyak  digunakan  dalam  pembelajaran mesin  tanpa  pengawasan  karena  kesederhanaan  dan keefektifannya dalam mengelompokkan titik-titik data yang  serupa.  Dalam  artikel  yang  dipublikasikan  oleh Elsevier berjudul "Data Clustering: 50 Tahun Setelah K-means"  [5],  dijelaskan  bahwa  pengaturan  data menjadi  kluster  merupakan  model  yang  sangat  dasar untuk pemahaman dan pembelajaran. Analisis kluster merupakan  studi  formal  untuk  mengelompokkan benda-benda  berdasarkan  karakteristik  yang  diukur, dengan  mempertimbangkan  tingkat  kemiripan  di antara mereka.
Clustering  adalah  metode  pengelompokan  yang menggunakan  teknik  unsupervised  learning,  di  mana tidak ada fase pembelajaran yang diperlukan dan tanpa penggunaan pelabelan pada setiap kelompok. Metode pengelompokan  membagi  data  ke  dalam  kelompok sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  serupa dikelompokkan bersama dalam satu kluster yang sama [6].
Tujuan  dari  proses  pengelompokan  ini  adalah untuk  mengoptimalkan  tujuan  fungsi  yang  telah ditetapkan dalam pengelompokan, yang pada umumnya  bertujuan  untuk  mengurangi  variasi  dalam suatu  kelompok  dan  meningkatkan  variasi  antar kelompok.  Pengelompokan  atau  analisis  kelompok merupakan  langkah  pembentukan  kelompok  data (kelompok)  dari  kumpulan  data  yang  memiliki kelompok  yang  tidak  diketahui  sebelumnya,  serta langkah menentukan penempatan data dalam kelompok  yang  sesuai.  Proses  pengelompokan bertujuan untuk mengidentifikasi kelas-kelas taksonomi  atau  batryologi,  atau  melakukan  analisis topologi  terhadap  data  yang  ada.  Jika  dilihat  dari perspektif  data  mining,  pengelompokan  tidak  dapat disamakan  dengan  proses  klarifikasi.  Hal  ini disebabkan  karena  dalam  proses  klarifikasi,  data dikelompokkan  berdasarkan  kriteria  pekerjaan  yang telah ditentukan sebelumnya.

## 2.2. Tahap Clustering
Clustering merupakan proses klasifikasi menjadi beberapa  bagian  yang  sama  sesuai  dengan  kategori yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Eunclidean Distance  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan berbagai  persamaan  dan  langkah-langkah  mengenai jarak  algoritma  [5],  dan  untuk  mendapatkan  cluster sesuai  dengan  data  yang  telah  dimiliki,  diperlukan suatu  diagram  alur  untuk  membantu  dalam  alur perhitungan  data  yang  akan  diolah.  Dibawah  ini merupakan flowchart untuk tahapan cluster dengan K- Means [6].
Gambar 1. Diagram alur k-means

## 3. METODE PERANCANGAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada pembuatan skripsi.

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  ini  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS)  Kota Cirebon. BPS berfungsi sebagai penyedia data untuk memenuhi kebutuhan pemerintah dan  masyarakat.  Data  tersebut  dikumpulkan  melalui sensus  atau  survei  yang  dilakukan  oleh  BPS  sendiri, serta  dapat  bersumber  dari  departemen  atau  lembaga pemerintahan lain sebagai data sekunder.
Data  sekunder  adalah  data  yang  berhubungan dengan  informasi  dari  sumber  yang  telah  ada sebelumnya.  Sumber  data  yang  tidak  langsung didapatkan dari objek melalui wawancara. Contoh data sekunder meliputi laporan keuangan perusahaan yang diperoleh  dari  data  transaksi  perusahaan,  buku  teks yang mengutip data dari sumber lain, hasil penelitian atau  analisis  yang  diperoleh  dari  data  primer,  data sensus  yang  dikumpulkan  oleh  pemerintah,  dan  data pasar yang dikumpulkan oleh organisasi atau individu lain Data sekunder sering digunakan dalam penelitian karena  lebih  mudah diakses dan lebih  murah,  namun memiliki keterbatasan seperti ketidakselaluan akurasi dan kesesuaian dengan kebutuhan peneliti.

## 3.2. Teknik Pemrosesan Data

## Gambar 2. Pemrosesan Data
3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  menggunakan  perancangan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  KDD dapat  didefinisikan  sebagai  proses  penggalian pengetahuan  atau  pola  yang  berguna  dari  kumpulan data  yang  besar.  Tahapan  KDD  bisa  di  gambarkan seperti di bawah ini :
Gambar 3. Tahapan KDD
Berikut  ini  adalah  langkah  penting  dalam menggunakan  perancangan  Knowledge  Discovery  in Databases (KDD), seperti:
a. Data Selection
Data Selection dapat  didefunisikan  sebagai proses sistematis untuk mengumpulkan informasi  atau  data  yang  relevan  dari  berbagai sumber.  Proses  ini  mencakup  identifikasi  data yang dibutuhkan, menentukan metode yang tepat untuk  mengumpulkannya,  dan  memastikan
keakuratan dan  keandalan data  yang  terkumpul. Definisi ini mencakup berbagai teknik, termasuk survei,  wawancara,  observasi,  eksperimen,  dan ekstraksi data yang ada dari dokumen atau basis data. Tujuan dari pengumpulan data adalah untuk mendapatkan  informasi  yang  handal  dan  valid yang dapat dianalisis dan diinterpretasikan untuk menjawab  pertanyaan  penelitian  atau  mencapai tujuan tertentu [7].
b. Data Preprocessing Data Preprocessing adalah langkah yang sangat penting  dalam  proses  analisis  data.  Proses  ini melibatkan  transformasi  data  mentah  ke  dalam format  yang dapat dengan  mudah dipahami dan dianalisis  oleh  model  pembelajaran  mesin  atau algoritme penggalian data. Tujuan dari pemrosesan  data  adalah  untuk  meningkatkan kualitas  data  dengan  mengidentifikasi  dan mengoreksi  kesalahan,  inkonsistensi,  atau  nilai yang  hilang.  Dengan  melakukan preprocessing data, kita dapat memastikan bahwa data tersebut dapat  diandalkan,  konsisten,  dan  siap  untuk analisis lebih lanjut [8].
c. Data Transformation Transformasi data didefinisikan sebagai pengacu pada  proses  mengubah  data  dari  format  atau struktur  aslinya  ke  dalam  format  atau  struktur yang  berbeda.  Transformasi  data  melibatkan manipulasi  nilai  data,  mengatur  ulang  elemen data,  atau  memodifikasi  organisasi  data  secara keseluruhan.  Tujuan  dari  transformasi  data adalah  untuk  memastikan  bahwa  data  berada dalam kondisi atau format yang diinginkan yang memenuhi  persyaratan  khusus  untuk  analisis, integrasi,  atau  penyimpanan.  Proses  ini  dapat melibatkan berbagai operasi, seperti penyaringan, penyortiran, penggabungan, penggabungan, pemisahan, dan normalisasi data. Transformasi data merupakan langkah mendasar dalam  manajemen  dan  analisis  data,  yang memungkinkan organisasi memperoleh wawasan yang  bermakna  dan  mencapai  tujuan  bisnis mereka [9].
d. Data Mining Data  mining  didefinisikan  sebagai  praktik memeriksa dataset yang besar untuk mengidentifikasi pola atau hubungan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis atau mendapatkan  wawasan  yang  lebih  dalam  dari data  tersebut  [10].  Tujuan  dari  data  mining adalah  untuk  mengungkap  wawasan  dan pengetahuan  tersembunyi  yang  mungkin  tidak terlihat  melalui  metode  analisis  tradisional.  Hal ini  melibatkan  penggunaan  berbagai  teknik statistik  dan  pembelajaran mesin  seperti Rapidminer  atau  tools  lainnya  yang  dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan mendapatkan pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  data. Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengekstrak
informasi yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti yang dapat mendorong peningkatan dan mengoptimalkan proses pengambilan keputusan [11].
e. Evaluation
Evaluation didefinisikan sebagai proses sistematis dalam mengumpulkan dan menganalisis informasi untuk menentukan nilai, manfaat,  atau  keefektifan  suatu  program, intervensi, atau proyek. Evaluation ini melibatkan  penilaian  terhadap  kekuatan  dan kelemahan  subjek  yang  dievaluasi,  hasil, dampak,  dan  kinerja  secara  keseluruhan. Evaluasi memberikan wawasan dan rekomendasi yang  berharga  untuk  perbaikan,  pengambilan keputusan,  dan  akuntabilitas.  Evaluasi  dapat diterapkan di berbagai bidang seperti pendidikan, kesehatan,  dan  kesejahteraan  sosial.  Proses evaluasi  biasanya mencakup  perencanaan, pengumpulan data, analisis, dan pelaporan, serta dipandu  oleh  prinsip-prinsip  utama  dan  praktik terbaik [12].
f. Knowledge Knowledge didefinisikan  sebagai  pemahaman, kesadaran,  atau  keakraban  dengan  fakta, informasi,  keterampilan,  atau  konsep  yang diperoleh melalui pengalaman, pendidikan, atau studi.  Pengetahuan  yang  lebih  banyak  dari sekadar  informasi  dan  melibatkan  kemampuan untuk  menerapkan  dan  menggunakan  informasi tersebut  secara  efektif.  Pengetahuan  dapat bersifat  individual  dan  kolektif,  karena  dapat dimiliki  oleh  individu  atau  dibagikan  di  antara sekelompok  orang.  Hal  ini  sering  kali  ditandai dengan perpaduan antara pemahaman teoritis dan aplikasi  praktis,  yang  memungkinkan  individu untuk  membuat  keputusan  yang  tepat  dan memecahkan masalah di berbagai domain [8].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Penerapan Algoritma K-Means Pada  bagian  hasil  tugas  akhir  ini  penulis menggunakan  metode  pendekatan  KDD  ( Knowledge Discovery  in  Databases )  menggunakan tools rapid miner. Berikut ini tahapan KDD yaitu :

## 4.1.1. Data Selection
Tahapan pertama dalam proses KDD yaitu data selection . Pada tahapan ini penulis melakukan seleksi data yang akan digunakan dalam proses pengelompokkan. Data yang akan diproses yaitu data penduduk  se-wilayah  Jawa  Barat  yang  akan dikelompokkan  berdasarkan  pekerjaan.  Tahapan seleksi  data  bertujuan  untuk  memilih  data  yang  akan digunakan  dalam  proses  pengelompokkan  melalui aplikasi  Rapidminer,  tahapan  seleksi  data  ini dilakukan  di Microsoft  Excel .  Data  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu data pekerjaan penduduk di wilayah  Jawa  Barat  dari  tahun  2011-2023  dengan dataset total berjumlah 351 dan 7 atribut diantaranya
Id, Kode Provinsi, Nama Provinsi, Jenis pekerjaan atau jabatan,  Jumlah  Penduduk,  Satuan,  Tahun.  Dataset yang digunakan dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Dataset Pekerjaan Penduduk

## 4.1.2. Data Preprocessing
Setelah  melakukan  tahapan  data  selection tahapan selanjutnya adalah melakukan data preprocessing .  Tujuan  dari  data preprocessing yaitu untuk penghapusan atribut data yang tidak diperlukan, data yang null atau missing, menghilangkan data yang tidak  konsisten,  serta  menambahkan  id  kedalam dataset  yang  akan  digunakan.  Pada  tahapan  data preprocessing ini  penulis  menggunakan  2  jenis operator  yaitu  operator Select  Atributes dan  operator Set  Role. Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan penulis dalam menggunakan 2 operator tersebut yaitu sebagai berikut : a. Operator Select Atributes Langkah  pertama  yang  dilakukan  penulis  dalam tahapan processing yaitu  menggunakan  operator Select Atributes. Operator Select Atributes adalah operator  yang  berfungsi  untuk  memilih subset atribut yang akan digunakan dari Examplesate dan menghapus  atribut  lainnya  yan  tidak  digunakan. Tampilan  operator Select  Atributes dapat  dilihat pada gambar 5
Gambar 5. Operator Select Atributes
Pada operator Select Atributes terdapat parameter yang harus disesuaikan terlebih dahulu. Tampilan  proses  mengunakan  parameter select atributes untuk menghilangkan atribut yang tidak digunakan dapat dilihat pada gambar 6
Gambar 6. Parameter Select Atributes
Atribut data yan tidak digunakan dalam penelitian ini  adalah  atribut  data  ID,  Kode  Provinsi,  Nama Provinsi,  dan  Satuan,  maka  setelah  dilakukan proses Select Atributes maka dataset yang semula berjumlah 7 atribut sekarang  berjumlah 3 atribut yang  akan  digunakan  yaitu  Jenis  Pekerjaan  atau Jabatan, Jumlah Penduduk, dan Tahun. Hasil yang diperoleh  dari  proses  operator  ini  dapat  dilihat pada gambar 7
Gambar 7. Exampleset Data Setelah Proses Select Atributes
b. Operator Set Role Langkah yang kedua dalam tahapan preprocessing adalah  menggunakan  operator Set Role. Operator Set  Role digunakan  untuk mengubah  peran  dari  satu  atau  lebih  atribut. Tampilan  operator Set  Role dapat  dilihat  pada gambar 8
Gambar 8. Operator Set Role
Pada  operator Set  Role terdapat  parameter  yang harus  disesuaikan  terlebih  dahulu,  dalam  proses menggunakan  parameter Set  Role itu  untuk mengubah  atribut  menjadi  id.  Atribut  data  yang
menjadi  target role regular  yaitu  atribut  Tahun. Hasil yang diperoleh dari proses operator ini dapat dilihat pada gambar 9
Gambar 9. Hasil Setelah Menggunakan Set Role

## 4.1.3. Data Transformation
Setelah melakukan tahapan data preprocessing maka  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  data transformation.  Pada  tahapan  transformation  penulis mengubah tipe atribut data yang semula non-numerik diubah  menjadi  tipe  data numerik. Atribut  data  yang diubah  yaitu  atribut  Jenis  pekerjaan  atau  jabatan menjadi  angka  menggunakan  operator Nominal  to Numerical agar  sesuai  dengan  tipe  data  yang dibutuhkan algoritma K-means pada prose clustering. Tampilan operator Nominal to Numerical dapat dilihat pada gambar 10
Gambar 10. Operator Nominal to Numerical
Dalam  menggunakan  operator Nominal  to Numerical terdapat parameter yang harus disesuaikan terlebih  dahulu  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  pada proses clustering nanti.  Hasil  yang  diperoleh  dari transformasi  Jenis  Pekerjaan  atau  Jabatan  menjadi Unique Integers menggunakan Nominal to Numerical dapat dilihat pada gambar 11
Gambar 11. Hasil Data Setelah di Transformation
Setelah melakukan tahapan data transformation maka  tahapan  selanjutnya  adalah melakukan  penerapan  data  mining.  Pada  tahapan penerapan data mining penulis menggunakan aplikasi Rapidminer  versi  10.1.001  dengan  metode  algoritma k-means.  Pada  tahapan  data  mining  ini  penulis melakukan dua tahapan yaitu tahapan pertama penulis melakukan proses clustering menggunakan algoritma K-means  dengan  operator  yang  digunakan  yaitu operator Clustering (K-Means)  dan  tahapan  kedua penulis melakukan pengujian dan mengevaluasi hasil dari clustering menggunakan  operator Cluster Distance Performance dengan metode yang digunakan evaluasi Davies Bouldin Index (DBI). a. Tahapan Clustering K-means
Tahapan  pertam  yaitu  penulis  melakukan  proses clustering K-means  dilakukan  8  kali  percobaan dimulai dari k = 3 sampai k = 10. Pemodelan data mining  pada  pengelompokkan  data  pekerjaan penduduk  wilayah  Jawa  Barat  menggunakan algoritma K-means dapat dilihat pada gambar 12
Gambar 12. Model Penerapan Algoritma K-means
b. Evaluasi Davies Bouldin Index (DBI)
Tahapan  kedua  yaitu  melakukan  pengujian  hasil clustering dengan  menerapkan  nilai  DBI  pada paameter Cluster  Distance  Performance. Pada pengujian  DBI, cluster yang  memiliki  nilai  DBI terkecil  atau  mendekati  0  dijadikan  sebagai kluster  yang  terbaik.  Untuk  mencari  cluster terkecil penulis melakukan percobaan dari cluster 2  sampai  dengan  10  rekapitulasi.  Jumlah  cluster yang  dihasilkan  dari  nilai Davies  Bouldin  Index dapat dilihat dari tabel 2 berikut :
Tabel 2. Evaluasi Davies Bouldin Index Clustering Jumlah Anggota Cluster Hasil Nilai DBI 2 Cluster 0 : 225 items 0,486 Cluster 1 : 126 items 3 Cluster 0 : 201 items 0,304 Cluster 1 : 50 items Cluster 2 : 100 items 4 Cluster 0 : 50 items 0,262 Cluster 1 : 50 items Cluster 2 : 100 items Cluster 3 : 151 items 5 Cluster 0 : 50 items 0,366 Cluster 1 : 50 items Cluster 2 : 43 items
Clustering Jumlah Anggota Cluster Hasil Nilai DBI Cluster 3 : 151 items Cluster 4 : 57 items 6 Cluster 0 : 151 items 0,369 Cluster 1 : 38 items
Cluster 2 : 43 items Cluster 3 : 12 items Cluster 4 : 50 items Cluster 5 : 57 items 7 Cluster 0 : 38 items 0,375 Cluster 1 : 30 items
Cluster 2 : 151 items Cluster 3 : 50 items Cluster 4 : 12 items
Cluster 5 : 46 items Cluster 6 : 24 items 8 Cluster 0 : 24 items 0,409 Cluster 1 : 38 items
Cluster 2 : 91 items Cluster 3 : 46 items Cluster 4 : 12 items Cluster 5 : 60 items Cluster 6 : 50 items Cluster 7 : 30 items 9 Cluster 0 : 12 items 0,379 Cluster 1 : 50 items
Cluster 2 : 46 items Cluster 3 : 24 items
Cluster 4 : 31 items
Cluster 5 : 60 items Cluster 6 : 91 items Cluster 7 : 30 items Cluster 8 : 7 items
10 Cluster 0 : 24 items 0,399 Cluster 1 : 24 items
Cluster 2 : 50 items
Cluster 3 : 38 items Cluster 4 : 60 items Cluster 5 : 91 items Cluster 6 : 12 items Cluster 7 : 14 items Cluster 8 : 12 items Cluster 9 : 26 items

## 4.1.5. Evaluation
Pada  tahapan  evaluasi  merupakan  tahapan dalam  menghasilkan  pola-pola  guna  memperkirakan tujuan  yang  diharapkan.  Berdasarkan  tabel  4.1 menunjukkan bahwa cluster data pekerjaan penduduk menggunakan Davies Bouldin Index nilai yang paling mendekati angka 0 dengan percobaan cluster 2 sampai cluster 10 menghasilkan nilai K terbaik pada cluster 4 yaitu 0,262 dengan jumlah anggota Cluster 0 : 50 items Cluster 1 : 50 items Cluster 2 : 100 items Cluster 3 : 151 items.
Gambar 13. Description Cluster Model K-means

## 4.2. Hasil 2 Analisa Hasil Penerapan Algoritma K- Means
Berikut  merupakan hasil analisis data pekerjaan penduduk  menggunakan  penerapan  algoritma  K- means :
4.2.1. Hasil Analisis Dalam Bentuk Graph
Untuk memvisualisasikan data dalam berbagai bentuk menggunakan menu Graph. Berikut merupakan gambar dari menu Graph :
Gambar 14. Hasil Analisis Bentuk Graph
Gambar  14  merupakan  ilustrasi Graph dalam bentuk Tree, semakin banyak anggota  maka  semakin besar  bulatannya.  Maka  dari Graph tersebut  dapat disimpulkan bahwa cluster 3 paling besar bulatannya karena memiliki jumah anggota paling banyak.
4.2.2. Hasil Analisis Dalam Bentuk Visualization
Berdasarkan  hasil  pengujian  validitas cluster yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  maka  diperoleh pengelompokkan dengan k = 4 merupakan pengelompokkan  yang  terbaik  karena  memiliki  nilai DBI  terkecil.  Pada  k  =  4  jumlah  anggota  yang diperoleh untuk anggota Cluster 0 : 50 items, Cluster 1 : 50 items, Cluster 2 : 100 items, Cluster 3 : 151 items. Anggota  dari  masing-masing cluster dikelompokkan berdasarkan  dari  pekerjaan.  Gambar  4.23  adalah tampilan  dari  proses  penerapan  algoritma  K-means menggunakan Plot Type Histogram.
Gambar 15. Hasil Visualisasi Plot Type Histogram

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian data pekerjaan penduduk di  wilayah  Jawa  Barat  dari  tahun  2011-2023  dengan penggunaan 351 data dan algoritma K-means melalui Rapid  Miner,  kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah cluster data  pekerjaan  penduduk  menggunakan Davies  Bouldin  Index nilai  yang  paling  mendekati angka 0 dengan percobaan cluster 2 sampai cluster 10 menghasilkan nilai K terbaik pada cluster 4 yaitu 0,262 dengan jumlah anggota Cluster 0 : 50 items Cluster 1 : 50 items Cluster 2 : 100 items Cluster 3 : 151 items. Dan  jarak  antar  centroid cluster dari  data  pekerjaan penduduk  Jawa  Barat  menggunakan  algoritma  K- means  adalah cluster 0  :  13.200 cluster 1  :  12.800 cluster 2 : 12.960 cluster 3 : 13.026.
Saran  untuk  penelitian  mendatang  adalah  agar hasil  klasterisasi  ini  dapat  menjadi  panduan  dalam mempermudah  pengelompokkan  data  penduduk berdasarkan  pekerjaan  pada  tahun-tahun  berikutnya. Selain  itu,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  menjadi referensi  yang  jelas  dan  mendukung  penelitian  lebih lanjut yang lebih rinci dan terperinci.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Suputra,  I.  Candiasa,  dan  I.  Suryawan, “Klasterisasi  Hasil  Ujian  Nasional  SMA/MA dengan Algoritma K-Means,” Wahana Mat. dan Sains J. Mat. Sains, dan Pembelajarannya , vol. 15,  no.  1,  hal.  22–30,  2021,  [Daring].  Tersedia pada:
https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JPM/ar ticle/view/25380
[2]  W.  Aprianti  dan  J.  Permadi,  “K-Means Clustering  untuk  Data  Kecelakaan  Lalu  Lintas Jalan  Raya  di  Kecamatan  Pelaihari,” J.  Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  5,  hal.  613– 620, 2018, doi: 10.25126/jtiik.2018551113.
[3]  S. X. Sui, L. J. Williams, K. L. Holloway-Kew,
N.  K.  Hyde,  dan  J.  A.  Pasco,  “Skeletal  muscle health  and  cognitive  function:  A  narrative review,” Int. J. Mol. Sci. , vol. 22, no. 1, hal. 1– 21, 2021, doi: 10.3390/ijms22010255.
[4]  M. Ahmed, R. Seraj, dan S. M. S. Islam, “The k- means  algorithm:  A  comprehensive  survey  and performance evaluation,” Electron. , vol. 9, no. 8, hal. 1–12, 2020, doi: 10.3390/electronics9081295.
[5]  S. Index, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering  Penilaian  Dosen  Berdasarkan  Indeks Kepuasan Mahasiswa,” vol. 16, no. 1, hal. 17–24, 2017.
[6]  M. G. Sadewo, A. P. Windarto, dan D. Hartama, “PENERAPAN DATAMINING PADA POPULASI DAGING AYAM RAS PEDAGING DI INDONESIA BERDASARKAN PROVINSI
MENGGUNAKAN  K-MEANS,”  hal.  60–67, 2016.
[7]  D.  Abdullah,  S.  Susilo,  A.  S.  Ahmar,  R.  Rusli, dan  R.  Hidayat,  “The  application  of  K-means clustering for province clustering in Indonesia of the  risk  of  the  COVID-19  pandemic  based  on COVID-19  data,” Qual.  Quant. ,  vol.  56,  no.  3, hal. 1283–1291, 2022, doi: 10.1007/s11135-021- 01176-w.
[8]  S. Sieranoja dan P. Fränti, “Adapting k-means for graph clustering,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 64, no. 1, hal. 115–142, 2022, doi: 10.1007/s10115-021- 01623-y.
[9]  P.  M.  Weilbacher et  al. ,  “The  data  processing pipeline  for  the  MUSE  instrument,” Astron. Astrophys. ,  vol.  641,  hal.  1–30,  2020,  doi: 10.1051/0004-6361/202037855.
[10]  V.  Plotnikova,  M.  Dumas,  dan  F.  Milani, “Adaptations  of  data  mining  methodologies:  A systematic  literature  review,” PeerJ  Comput. Sci. , vol. 6, hal. 1–43, 2020, doi: 10.7717/PEERJ- CS.267.
[11]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  dan  D.  Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. , vol. 5, no. 1, hal. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[12]  Solichin,  Achmad,  Khairunnisa,  dan  Khansa, “Klasterisasi Persebaran Virus Corona  ( Covid- 19  )  Di  DKI  Jakarta,” Fountain  Informatics  J. , vol. 5, no. 2, hal. 52–59, 2020.