## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGETAHUI MANFAAT RPTRA  MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Ditta Sri Wardiani 1 , Nita Merlina 2
Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri http://nusamandiri.ac.id 1 dittasriw@gmail.com
Sistem Informasi Kampus Kota Sukabumi Universitas Bina Sarana Informatika http://bsi.ac.id/ubsi
2 nita@nusamandiri.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract  The  vacant  land  in  DKI  Jakarta  is increasingly  reducing  due  to  the  construction  of houses,  queues,  factories,  which  are  increasingly rapid.  Making  less  green  open  space  and  water catchment areas. That way, the park of the children to  play  even  decreases,  as  well  as  the  DKI  Jakarta Provincial  Government,  decides  to  make  a  Child- Friendly Integrated Public Room or  what we know as  RPTRA  with  facilities  that  can  help  the community  around  it.  With  this  RPTRA,  the  public especially children can play and interact with each other.  Using  the  K-Means  Clustering  method  can help the government or officers in each RPTRA more easily  see  how  useful  this  RPTRA  and  the government  also  facilitates  some  of  the  rooms contained  in  this  RPTRA  namely  the  hall,  library, and  playroom.  The  results  of  this  research  are  the hall that has the highest value for visitors who come where the value obtained is 1319 visitors.
Keywords  :  DKI  Jakarta,  RPTRA,  Data  Mining, Clustering
Intisari  Lahan  kosong  yang  terdapat  di  DKI Jakarta ini semakin mengurang karena pembangunan  rumah,  kantor,  pabrik  dll  yang semakin  pesat.  Membuat  berkurangnya  ruang terbuka  hijau  dan  daerah  resapan  air.  Dengan begitu  taman  untuk  biasanya  anak-anak bermainpun  ikut  berkurang  juga.  Pemrov  DKI Jakarta  memutuskan  untuk  membuat  Ruang Publik Terpadu Ramah Anak atau yang kita kenal dengan  sebutan  RPTRA  dengan  fasilitas-fasilitas yang  dapat  membantu  masyarakat  disekitarnya. Dengan  RPTRA  ini  umumnya  masyarakat khususnya  anak-anak  dapat  bermain  dan  saling
berinteraksi  dengan  yang  lainnya.  Menggunakan metode  K-Means  Clustering  dapat  membantu pemerintah  ataupun  petugas  pada  setiap  RPTRA lebih  mudah  melihat  seberapa  bermanfaatnya RPTRA  ini.  Dan  pemerintah  juga  memfasilitasi beberapa  ruangan  yang  terdapat  di  RPTRA  ini yaitu Ruang Aula, Ruang Perpustakaan dan Ruang Bermain. Hasil penelitian ini adalah ruang aula yg memiliki  nilai  tertinggi  untuk  pengunjung  yang dating  dimana  nilai  yang  didapat  adalah  1319 pengunjung .
Kata  Kunci  :  DKI  Jakarta,  RPTRA,  Data  Mining, Clustering

## PENDAHULUAN
Kehidupan
yang semakin meningkat, pembangunan  dimana-mana,  membuat  DKI Jakarta  kini  semakin  padat.  Kurangnya  lahan resapan  air  (Sanitya  &  Burhanudin,  2013), kurangnya ruang terbuka hijau (Indah, Wardiyati, &  Setyobudi,  2014),  ruang  terbuka  bagi  publik maupun  ruang  edukasi  yang  umum  bisa dimanfaatkan  bagi  siapa  saja  menjadi  suatu masalah bagi kehidupan sosial masyarakat Jakarta sebagai  dampak  keadaan  lingkungan  fisik tersebut. Dengan banyaknya masalah ini, sehingga menjadi  tugas  untuk  Pemprov  DKI  Jakarta  agar dapat  menyelesaikan  masalah  ini.  Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  memutuskan  untuk membangun lahan terbuka hijau dan ruang publik terbuka  untuk  masyarakat  salah  satunya  yaitu RPTRA.  RTH  berfungsi  sebagai  penyeimbang pembangunan kota, khususnya dalam menanggulangi  banjir,  menyerap  polutan,  dan
menyuplai  oksigen.  Berkurangnya  jumlah  ruang terbuka  hijau  di  Jakarta  (Rosyidin,  W.  F.,  Giyanti, S.,  &  Dahlia,  2017)  Harapannya  agar  DKI  Jakarta dapat meraih predikat salah satu kota layak anak. RPTRA  sendiri  adalah  kependekan  dari  Ruang Publik  Terpadu  Ramah  Anak.  Dengan  mengusung tema ruang hijau dan taman yang sangat menarik untuk  anak-anak  dilengkapi  dengan  taman bermain,  serta  ruang  perpustakaan  dan  ruang- ruang lainnya. Sejauh ini telah dibangun beberapa RPTRA  di  penjuru  Jakarta  agar  semakin banyaknya ruang terbuka hijau dan membuat asri DKI Jakarta ini. Fasilitas-fasilitas yang dibutuhkan oleh  masyarakat  sekitar,  menjadikan  RPTRA  ini menjadi  tempat  untuk  berkumpul,  tempat bermain  anak-anak,  dan  bahkan  hingga  tempat untuk  berolahraga.  Dilihat  dari  kegunaannya RPTRA  sendiri  sangat  penting,  sehingga  dengan adanya penelitian ini dapat membantu pemerintah dalam melihat manfaat RPTRA dan meneglompokkannya menjadi 3 ruang yang paling sering  diminati  oleh  pengunjung.  Maka  dari  itu diperlukan  suatu  proses  pengklasteran  data (Prasetyowati  &  Rofiq,  2016)  ruangan  dengan menggunakan  suatu  teknik data  mining .  Teknik data mining yang akan digunakan pada penelitian ini  adalah clustering dengan  pendekatan  metode K-Means (Suwardika, 2017) .

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  design penelitian  deskriptif  sederhana  yang  merupakan jenis penelitian yang bertujuan untuk mengetahui gambaran  atau  deskripsi  tentang  suatu  keadaan secara objektif (Sugiyono, 2014). Dalam penelitian ini  penulis  menggunakan  data  mining  dalam proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual dari suatu data. (Vulandari, 2017).
Sedangkan  K-Means  merupakan  metode  yang digunakan    dalam  algoritma  clustering  berbasis jarak  yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah cluster  dan  algoritma  ini  hanya  bekerja  pada atribut  numerik.  (Dhuhita,  2016)  dan  untuk menunjang  pengolahan  data  maka  penulis menggunakan  program  spreadsheet  (Wicaksono Yudhy & Solusi Kantor, 2017)

## A. Rancangan  Penelitian
Langkah-langkah penelitian ini adalah  sebagai berikut :
Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Gambar 1. Tahapan Penelitian
B. Sumber Data dan teknik pengumpulan data Populasi dari penelitian ini adalah masyarakat sekitar RPTRA Kampung Benda sedangkan sample dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan  Random Sample.

## C. Analisis Data
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  maka analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  data kuantitatif yang dimana merupakan suatu  analisa data  yang  digunakan  apabila  kesimpulan- kesimpulan  yang  diperoleh  dapat  dibuktikan dengan  angka-angka  dan  juga  dalam  perhitungan dipergunakan  rumus  yang  ada  hubungannya dengan penulisan. Dalam hal ini akan dipergunakan analisa K-Means Clustering . Penulis mengambil 3 ruangan yang terdiri dari Ruang  Aula,  Ruang  Perpustakaan  dan  Ruang Bermain dengan waktu penelitian 2 bulan. Adapun data dari 3 ruangan tersebut sebagai berikut :

## 1. Ruang Aula
Bulan April – mei 2018 Tabel 1. Data Aula 1 Hari / Tanggal Jumlah Hari / Tanggal Jumlah Minggu, 1 April 2018 32 pengunjung Selasa, 1 Mei 2018 33 pengunjung Senin, 2 April 2018 36 pengunjung Rabu, 2 Mei 2018 24 pengunjung Selasa, 3 April 2018 41 pengunjung Kamis, 3 Mei 2018 14 pengunjung Rabu, 4 April 2018 38 pengunjung Jumat, 4 Mei 2018 24 pengunjung Kamis, 5 April 2018 33 pengunjung Sabtu, 5 Mei 2018 46 pengunjung Jumat, 6 April 2018 45 pengunjung Minggu, 6 Mei 2018 21 pengunjung Sabtu, 7 April 2018 29 pengunjung Senin, 7 Mei 2018 41 pengunjung Minggu, 8 April 2018 39 pengunjung Selasa, 8 Mei 2018 62 pengunjung Senin, 9 April 2018 29 pengunjung Rabu, 9 Mei 2018 33 pengunjung
Hari / Tanggal Jumlah Hari / Tanggal Jumlah Selasa, 10 April 2018 26 pengunjung Kamis, 10 Mei 2018 52 pengunjung Rabu, 11 April 2018 36 pengunjung Jumat, 11 Mei 2018 37 pengunjung Kamis, 12 April 2018 121 pengunjung Sabtu, 12 Mei 2018 20 pengunjung Jumat, 13 April 2018 14 pengunjung Minggu, 13 Mei 2018 51 pengunjung Sabtu, 14 April 2018 40 pengunjung Senin, 14 Mei 2018 46 pengunjung Minggu, 15 April 2018 51 pengunjung Selasa, 15 Mei 2018 48 pengunjung Senin, 16 April 2018 25 pengunjung Rabu, 16 Mei 2018 26 pengunjung Selasa, 17 April 2018 37 pengunjung Kamis, 17 Mei 2018 29 pengunjung Rabu, 18 April 2018 29 pengunjung Jumat, 18 Mei 2018 60 pengunjung Kamis, 19 April 2018 29 pengunjung Sabtu, 19 Mei 2018 34 pengunjung Jumat, 20 April 2018 60 pengunjung Minggu, 20 Mei 2018 47 pengunjung Sabtu, 21 April 2018 32 pengunjung Senin, 21 Mei 2018 59 pengunjung Minggu, 22 April 2018 37 pengunjung Selasa, 22 Mei 2018 52 pengunjung Senin, 23 April 2018 59 pengunjung Rabu, 23 Mei 2018 21 pengunjung Selasa, 24 April 2018 56 pengunjung Kamis, 24 Mei 2018 43 pengunjung Rabu, 25 April 2018 57 pengunjung Jumat, 25 Mei 2018 24 pengunjung Kamis, 26 April 2018 32 pengunjung Sabtu, 26 Mei 2018 23 pengunjung Jumat, 27 April 2018 65 pengunjung Minggu, 27 Mei 2018 41 pengunjung Sabtu, 28 April 2018 12 pengunjung Senin, 28 Mei 2018 57 pengunjung Minggu, 29 April 2018 46 pengunjung Selasa, 29 Mei 2018 38 pengunjung Senin, 30 April 2018 52 pengunjung Rabu, 30 Mei 2018 31 pengunjung Kamis, 31 Mei 2018 42 pengunjung Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)

## A. Ruang Perpustakaan
Bulan April – mei 2018
Tabel 3. Data Perpustakaan 1 Hari / Tanggal Jumlah Hari / Tanggal Jumlah Minggu, 1 April 2018 31 pengunjung Selasa, 1 Mei 2018 24 pengunjung Senin, 2 April 2018 23 pengunjung Rabu, 2 Mei 2018 12 pengunjung Selasa, 3 April 2018 36 pengunjung Kamis, 3 Mei 2018 14 pengunjung Rabu, 4 April 2018 34 pengunjung Jumat, 4 Mei 2018 27 pengunjung Kamis, 5 April 2018 25 pengunjung Sabtu, 5 Mei 2018 43 pengunjung Jumat, 6 April 2018 41 pengunjung Minggu, 6 Mei 2018 32 pengunjung Sabtu, 7 April 2018 25 pengunjung Senin, 7 Mei 2018 41 pengunjung Hari / Tanggal Jumlah Hari / Tanggal Jumlah Minggu, 8 April 2018 29 pengunjung Selasa, 8 Mei 2018 31 pengunjung Senin, 9 April 2018 49 pengunjung Rabu, 9 Mei 2018 23 pengunjung Selasa, 10 April 2018 52 pengunjung Kamis, 10 Mei 2018 21 pengunjung Rabu, 11 April 2018 49 pengunjung Jumat, 11 Mei 2018 34 pengunjung Kamis, 12 April 2018 12 pengunjung Sabtu, 12 Mei 2018 25 pengunjung Jumat, 13 April 2018 19 pengunjung Minggu, 13 Mei 2018 18 pengunjung Sabtu, 14 April 2018 25 pengunjung Senin, 14 Mei 2018 49 pengunjung Minggu, 15 April 2018 31 pengunjung Selasa, 15 Mei 2018 48 pengunjung Senin, 16 April 2018 26 pengunjung Rabu, 16 Mei 2018 14 pengunjung Selasa, 17 April 2018 39 pengunjung Kamis, 17 Mei 2018 18 pengunjung Rabu, 18 April 2018 41 pengunjung Jumat, 18 Mei 2018 17 pengunjung Kamis, 19 April 2018 27 pengunjung Sabtu, 19 Mei 2018 23 pengunjung Jumat, 20 April 2018 57 pengunjung Minggu, 20 Mei 2018 29 pengunjung Sabtu, 21 April 2018 21 pengunjung Senin, 21 Mei 2018 10 pengunjung Minggu, 22 April 2018 37 pengunjung Selasa, 22 Mei 2018 27 pengunjung Senin, 23 April 2018 14 pengunjung Rabu, 23 Mei 2018 48 pengunjung Selasa, 24 April 2018 23 pengunjung Kamis, 24 Mei 2018 22 pengunjung Rabu, 25 April 2018 37 pengunjung Jumat, 25 Mei 2018 23 pengunjung Kamis, 26 April 2018 29 pengunjung Sabtu, 26 Mei 2018 15 pengunjung Jumat, 27 April 2018 15 pengunjung Minggu, 27 Mei 2018 17 pengunjung Sabtu, 28 April 2018 12 pengunjung Senin, 28 Mei 2018 39 pengunjung Minggu, 29 April 2018 38 pengunjung Selasa, 29 Mei 2018 31 pengunjung Senin, 30 April 2018 21 pengunjung Rabu, 30 Mei 2018 33 pengunjung Kamis, 31 Mei 2018 36 pengunjung Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)

## B.
Ruang Bermain Bulan April – mei 2018 Tabel 5. Data Bermain 1 Hari / Tanggal Jumlah Hari / Tanggal Jumlah Minggu, 1 April 2018 32 pengunjung Selasa, 1 Mei 2018 23 pengunjung Senin, 2 April 2018 24 pengunjung Rabu, 2 Mei 2018 24 pengunjung Selasa, 3 April 2018 38 pengunjung Kamis, 3 Mei 2018 14 pengunjung Rabu, 4 April 2018 31 pengunjung Jumat, 4 Mei 2018 27 pengunjung Kamis, 5 April 2018 32 pengunjung Sabtu, 5 Mei 2018 36 pengunjung Jumat, 6 April 13 Minggu, 6 21
Hari / Tanggal Jumlah Hari / Tanggal Jumlah 2018 pengunjung Mei 2018 pengunjung Sabtu, 7 April 2018 26 pengunjung Senin, 7 Mei 2018 31 pengunjung Minggu, 8 April 2018 35 pengunjung Selasa, 8 Mei 2018 22 pengunjung Senin, 9 April 2018 21 pengunjung Rabu, 9 Mei 2018 13 pengunjung Selasa, 10 April 2018 26 pengunjung Kamis, 10 Mei 2018 12 pengunjung Rabu, 11 April 2018 36 pengunjung Jumat, 11 Mei 2018 37 pengunjung Kamis, 12 April 2018 12 pengunjung Sabtu, 12 Mei 2018 26 pengunjung Jumat, 13 April 2018 14 pengunjung Minggu, 13 Mei 2018 32 pengunjung Sabtu, 14 April 2018 40 pengunjung Senin, 14 Mei 2018 35 pengunjung Minggu, 15 April 2018 31 pengunjung Selasa, 15 Mei 2018 38 pengunjung Senin, 16 April 2018 25 pengunjung Rabu, 16 Mei 2018 21 pengunjung Selasa, 17 April 2018 37 pengunjung Kamis, 17 Mei 2018 26 pengunjung Rabu, 18 April 2018 24 pengunjung Jumat, 18 Mei 2018 34 pengunjung Kamis, 19 April 2018 29 pengunjung Sabtu, 19 Mei 2018 32 pengunjung Jumat, 20 April 2018 31 pengunjung Minggu, 20 Mei 2018 25 pengunjung Sabtu, 21 April 2018 32 pengunjung Senin, 21 Mei 2018 29 pengunjung Minggu, 22 April 2018 33 pengunjung Selasa, 22 Mei 2018 39 pengunjung Senin, 23 April 2018 32 pengunjung Rabu, 23 Mei 2018 16 pengunjung Selasa, 24 April 2018 21 pengunjung Kamis, 24 Mei 2018 18 pengunjung Rabu, 25 April 2018 24 pengunjung Jumat, 25 Mei 2018 24 pengunjung Kamis, 26 April 2018 36 pengunjung Sabtu, 26 Mei 2018 21 pengunjung Jumat, 27 April 2018 39 pengunjung Minggu, 27 Mei 2018 35 pengunjung Sabtu, 28 April 2018 12 pengunjung Senin, 28 Mei 2018 32 pengunjung Minggu, 29 April 2018 33 pengunjung Selasa, 29 Mei 2018 37 pengunjung Senin, 30 April 2018 25 pengunjung Rabu, 30 Mei 2018 32 pengunjung Kamis, 31 Mei 2018 15 pengunjung Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  merupakan  skema  proses  pengolahan data menggunakan K-Means, yaitu :
Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Gambar 2. Skema Algoritma K-Means

## 1. Transformasi Data
Transformasi  data  pengunjung  dibuat disatukan  selama  2  bulan  dalam  satu  tabel, hari/tanggal  diubah  menjadi  nomor  urut  dan menambahkan  atribut  rata-rata  dari  jumlah pengunjung  selama  2  bulan  dibagi  8  minggu, seperti pada tabel dibawah ini :

## Table 7.Contoh Transformasi Data
Ruang Aula No Jumlah Rata-rata 1 32 4,00 2 36 4,50 3 41 5,13 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Table 8. Contoh Transformasi Data Ruang Perpustakaan No Jumlah Rata-rata 1 31 3,88 2 23 2,88 3 36 4,50 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Table 9. Contoh Transformasi Data Ruang Bermain No Jumlah Rata-rata 1 32 4,00 2 24 3,00 3 38 4,75 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)
Pengukuran  jarak  yang  digunakan  adalah  jarak Euclidean  Distance.  Jumlah  cluster  (K)  adalah  3 yaitu  cluster  pertama  produk  untuk  jumlah sedikit,  cluster  kedua  untuk  jumlah  sedang  dan cluster ketiga untuk jumlah banyak.

## 2. Inisialisasi Data
a. Ruang Aula
Dilakukan pemilihan K data sebagai centroid awal secara acak yaitu dipilih data ke- 28, 4, dan 12.
Table 10. Contoh Centroid Awal Aula Centroid x Y 1. 12 1.50 2. 38 4,75 3. 121 15,125
Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)
b. Ruang Perpustakaan
Dilakukan  pemilihan  K  data  sebagai centroid awal secara acak yaitu dipilih data ke- 51, 36, dan 20.
c. Ruang Bermain
Dilakukan pemilihan K data sebagai centroi awal secara acak yaitu dipilihh data ke- 13, 7, dan 14.

## d. Iterasi
Mengihitung  jarak  setiap  data  ke  centroid terdekat.  Centroid  terdekat  akan  menjadi  claster yang  diikut  oleh  data  tersebut.  Berikut  penulis melakukan  perhitungan  dengan  data  ruang  aula terlebih dahulu. Rumus Euclidean distance:
𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑗 ) = √∑ (𝑥 𝑗 , − 𝑐 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 ……………………. (1)
Dimana:  d= jarak; J= banyaknya data; c= centroid; X= data

## A. Cluster untuk Ruang Aula
Jarak  centroid  data  ke  1  pada  cluster  1 adalah
𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑗 ) = √∑(𝑥 𝑗 −   𝑐 𝑗 ) 2 = 𝑛 𝑗=1 √(32 − 12) 2 + (4,00 − 1,5) 2
= √400 + 6,25 = 20,16
Dimana:
32  =  jumlah  dari  transformasi  data  ruang  aula (data 1) 12 = x dari centroid awal ruang aula
4,00 = rata-rata dari transformasi data ruang aula (data 1)
1,5 = y dari centroid awal ruang aula
Untuk jarak centroid selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 11. Jarak Centroid Iterasi 1 N o 1 2 3 Jarak terdekat Centroid yg diikuti 1 20,16 6,05 89,69 6,05 2 2 24,19 2,02 85,66 2,02 2 3 29,23 3,02 80,62 3,02 2 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)
Selanjutnya  dihitung  centroid  yang  baru untuk  setiap  cluster  berdasarkan  data  yang tergabung pada setiap clusternya.

## Table 12. Data Cluster 1 Iterasi 1
Data x y 13 14 1,75 16 25 3,13 28 12 1,50 32 24 3,00 33 14 1,75 34 24 3,00 36 21 2,63 42 20 2,50 46 26 3,25 53 21 2,63 55 24 3,00 56 23 2,88 Jumlah 12 248 31,00 Rata-rata 20,67 2,58 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Table 13. Data Cluster 2 Iterasi 1 Data X Y 1 32 4,00 2 36 4,50 3 41 5,13 4 38 4,75 5 33 4,13 6 45 5,63 7 29 3,63 8 39 4,88 9 29 3,63 10 26 3,25 11 36 4,50 14 40 5,00
15 51 6,38 17 37 4,63 18 29 3,63 19 29 3,63 20 60 7,50 21 32 4,00 22 37 4,63 23 59 7,38 24 56 7,00 25 57 7,13 26 32 4,00 27 65 8,13 29 46 5,75 30 52 6,50 31 33 4,13 35 46 5,75 37 41 5,13 38 62 7,75 39 33 4,13 40 52 6,50 41 37 4,63 43 51 6,38 44 46 5,75 45 48 6,00 47 29 3,63 48 60 7,50 49 34 4,25 50 47 5,88 51 59 7,38 52 52 6,50 54 43 5,38 57 41 5,13 58 57 7,13 59 38 4,75 60 31 3,88 61 42 5,25 Jumlah 48 2048 256,00 Rata-rata 42,67 5,33 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)

## Table 14. Data Cluster 3 Iterasi 1
Data X Y 121 15,13 Jumlah 12 121 15,13 Rata-rata 121 15,13 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)
Lanjut  hingga  data  tidak  mengalami  perubahan atau  berpindah  cluster.  Data  ruang  aula  berhenti pada iterasi ke-9. Berikut hasil iterasi ke 9 :
Table 15. Jarak Centroid Iterasi 9
N o 1 2 3 Jarak terdekat Centroid yg diikuti 1 3,29 18,88 89,69 3,29 1 2 7,32 14,84 85,66 7,32 1 3 12,36 9,81 80,62 9,81 2
Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Table 16. Data Cluster 1 Iterasi 9 32 4,00 36 4,50 38 4,75 33 4,13 29 3,63 39 4,88 29 3,63 26 3,25 36 4,50 14 1,75 25 3,13 37 4,63 29 3,63 29 3,63 32 4,00 37 4,63 32 4,00 12 1,50 33 4,13 24 3,00 14 1,75 24 3,00 21 2,63 33 4,13 37 4,63 20 2,50 26 3,25 29 3,63 34 4,25 21 2,63 24 3,00 23 2,88 38 4,75 31 3,88 Jumlah 977 122,13 Rata-rata 28,74 3,59 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Table 17 . Data Cluster 2 Iterasi 9 41 5,13 45 5,63 40 5,00 51 6,38 60 7,50 59 7,38 56 7,00 57 7,13 65 8,13 46 5,75 52 6,50 46 5,75 41 5,13 62 7,75 52 6,50 51 6,38 46 5,75 48 6,00
60 7,50 47 5,88 59 7,38 52 6,50 43 5,38 41 5,13 57 7,13 42 5,25 Jumlah 1319 164,88 Rata-rata 50,73 6,34 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018) Table 18. Data Cluster 3 Iterasi 9 121 15,13 Jumlah 121 15,13 Rata-rata 121 15,13 Sumber: (Wardiani & Merlina, 2018)
A. Hasil dari perhitungan ruang aula adalah : Untuk  Cluster  1  atau  cluster  dengan  nilai paling  kecil  dari  data  ruang  aula  adalah sebanyak  977  pengunjung.  Untuk  Cluster  2 atau  cluster  dengan  nilai  sedang  dari  data ruang aula adalah sebanyak 1319. Dan untuk Cluster 3 atau cluster dengan nilai besar dari data  ruang  aula  adalah  sebanyak  121 pengunjung.
B. Hasil  dari  perhitungan  ruang  perpustakaan adalah : Untuk  Cluster  1  atau  cluster  dengan  nilai paling  kecil  dari  data  ruang  aula  adalah sebanyak  531  pengunjung.  Untuk  Cluster  2 atau  cluster  dengan  nilai  sedang  dari  data ruang  aula  adalah  sebanyak  713.  Dan  untuk Cluster 3 atau cluster dengan nilai besar dari data  ruang  aula  adalah  sebanyak  518 pengunjung.
C. Hasil dari perhitungan ruang bermain adalah: Untuk  Cluster  1  atau  cluster  dengan  nilai paling  kecil  dari  data  ruang  aula  adalah sebanyak  139  pengunjung.  Untuk  Cluster  2 atau  cluster  dengan  nilai  sedang  dari  data ruang  aula  adalah  sebanyak  509.  Dan  untuk Cluster 3 atau cluster dengan nilai besar dari data  ruang  aula  adalah  sebanyak  1033 pengunjung.
D. Hasil  keseluruhan  dari  perhitungan  3  data pengunjung  yaitu  ruang  aula,  ruang perpustakaan  dan  ruang  bermain  pada RPTRA  Kampung  Benda  dengan  penulis mengambil  jumlah  cluster  ke  2  dalam  setiap data  menghasilkan  ruang  aula  1319 pengunjung, ruang perpustakaan 713 pengunjung  dan  ruang  bermain  509 pengunjung.  Ruangan  yang  paling  sering dipilih oleh pengunjung yaitu ruang aula.

## KESIMPULAN
Hipotesa  H 0 dapat  diterima  oleh  masyarakat Kampung  Benda  menggunakan  metode  K-Means Clustering.  Dengan  hasil  ruang  aula  adalah ruangan  yang  paling  sering  dikunjungi.  Dengan perhitungan  data  mining  dan  dibantu  oleh Software pendukung  ( Microsoft  Excel )  dalam mengolah data dapat merubah cara penyimpanan arsip  menjadi  lebih  efisien.  Pengunjung  pada RPTRA  Kampung  Benda  ini  sudah  ada  beberapa yang  mengetahui  terdapat  fasilitas-fasilitas  dan ruangan-ruangan apa saja di RPTRA ini. Metode K- Means Clustering ini dapat membantu petugas dan pemerintah  untuk  mengetahui  seberapa  manfaat RPTRA yang ada sekarang ini, dengan melihat data dan  dapat  membuat  grafik  pengunjung  setiap bulan  atau  setiap  tahunnya.  Ruang  aula merupakan  ruangan  yang  sering  dikunjingi  dari aspek manajerial, penelitian ini dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan perhitungan  lainnya  atau  metode  lainnya  yang lebih akurat. Hasil penelitian ini adalah ruang aula yg memiliki nilai tertinggi untuk pengunjung yang dating  dimana  nilai  yang  didapat  adalah  1319 pengunjung .

## REFERENSI
Dhuhita, W. M. P. (2016). Clustering Menggunakan Metode  K-Means  untuk  Menentukan  Status Gizi Balita. . . Jurnal Informatika , Vol.2 , 160– 174.
Indah,  A.  S.  K.,  Wardiyati,  T.,  &  Setyobudi,  L.
(2014).  ANALISA  LANSKAP  JALUR  HIJAU DAN  UPAYA  PENERAPAN    SMART  GREEN LAND PADA RUANG TERBUKA HIJAU. Jurnal Produksi Tanaman , 2 (3). https://doi.org/10.21176/PROTAN.V2I3.97
Prasetyowati, E., & Rofiq, A. A. (2016). PENILAIAN KINERJA  KEUANGAN  KOPERASI  PADA DINAS  KOPERASI  DAN  UMKM  PAMEKASAN DENGAN  K-MEANS. Jurnal  Simantec , 5 (2), 67–74.
Retrieved from http://neo- bis.trunojoyo.ac.id/simantec/article/view/1 591
Rosyidin,  W.  F.,  Giyanti,  S.,  &  Dahlia,  S.  (2017). Analisis  Spasial  Ruang  Publik  Terpadu Ramah  Anak  (RPTRA)  “Puspita”  sebagai Urban Resilience di Kelurahan Pesanggrahan Jakarta  Selatan. Jurnal  Geografi  Edukasi  Dan Lingkungan , Vol.1 , 19–26.
Sanitya,  R.  S.,  &  Burhanudin,  H.  (2013). PENENTUAN LOKASI DAN JUMLAH LUBANG

## RESAPAN  BIOPORI  DI  KAWASAN  DAS
CIKAPUNDUNG  BAGIAN  TENGAH. Jurnal Perencanaan Wilayah Dan Kota , 13 (1), 1–14. Retrieved
from https://ejournal.unisba.ac.id/index.php/pla nologi/article/view/1385
Sugiyono.  (2014). Metode  Penelitian  Kombinasi (Mixed Method) . Alfabeta.
Suwardika,  G.  (2017).  PENGELOMPOKKAN  DAN KLASIFIKASI  PENGGUNAAN  KONTRASEPSI DI INDONESIA. Jurnal Matematika, Sains, Dan Teknologi , 17 (1),  9–19.  Retrieved  from http://ilp.ut.ac.id/index.php/JMST/article/v iew/263
Vulandari,  R.  T.  (2017). Data  Mining  Teori  dan Aplikasi  Rapidminer .  Yogyakarta:  Gaava Media.
Wardiani,  D.  S.,  &  Merlina,  N.  (2018). Laporan Akhir Penelitian Mandiri . Jakarta.
Wicaksono  Yudhy  &  Solusi  Kantor.  (2017). Panduan  Lengkap  Menggunakan  Excel  2016. Jakarta . PT. Elex Media Komputindo.