ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## KLASTERISASI DATA JAMAAH UMROH PADA AULIYA TOUR & TRAVEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING

## Muhammad Iqbal
Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran email: muhammad.iqbal@gmail.com
Abstract: Religious tourism especeeially for Hajj and Umroh is increasingly in demand by the public.  Auliya  Tour  &  Travel,  which  is  engaged  in  the  travel  agency,  has  diverse  pilgrimage data so that the data collection is used to find new knowledge as a marketing strategy using Data Mining techniques. Data Mining is one of the KDD processes that has the function for grouping. K-Means Clustering is a data mining technique that aims to group data into a data subset. The grouping  of  data  on  Umroh  pilgrims  is  conducted  to  find  out  the  interest  groups  of  pilgrims based on age. This study categorizes pilgrim data into three cluster s, which are very popular, in high  demand  and  less  desirable.  Attributes  used  in  processing  data  include  gender,  age,  and congregation package. Before the data calculation process is carried out, the data transformation process is carried out before data calculation process. Based on data calculations that have been done through the RapidMiner software, the members of the group were very interested, ranging in age from 56 to 83 years, interested groups ranging in age from 29 to 55 years and the group was less interested with an age range 2 to 22 years from 170 records.
Keywords: Clustering , Data Mining, K-Means, RapidMiner, Umroh.
Abstrak: Perjalanan  wisata  religi  khususnya  untuk  ibadah  haji  dan  umroh  semakin  diminati masyarakat.  Auliya  Tour  &  Travel  yang  bergerak  pada  bidang  biro  perjalanan  memiliki  data jamaah  yang  beragam  sehingga  kumpulan  data  tersebut  dimanfaatkan  untuk  menemukan pengetahuan  yang  baru  sebagai  strategi  pemasaran  dengan  menggunakan  teknik  Data  Mining. Data  Mining  merupakan  salah  satu  proses  dari  KDD  yang  fungsi  salah  satunya  untuk pengelompokan. K-Means Clustering merupakan salah satu teknik Data Mining yang bertujuan untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  subset  data.  Pengelompokan  data  jamaah  umroh dilakukan bertujuan untuk mengetahui kelompok minat jamaah berdasarkan usia. Penelitian ini mengelompokkan  data jamaah  menjadi tiga cluster yaitu sangat  diminati, diminati  dan  kurang diminati. Atribut yang digunakan dalam pengolahan data meliputi jenis kelamin, usia, dan paket jamaah.  Sebelum  proses  perhitungan  data  dilakukan  terlebih  dahulu  dilakukan  proses transformasi  data.  Berdasarkan  perhitungan  data  yang  telah  dilakukan  melalui  software RapidMiner diperoleh anggota kelompok sangat diminati dari rentang usia mulai 56 sampai 83 tahun, kelompok diminati dengan rentang usia mulai 29 sampai 55 tahun dan kelompok kurang diminati mulai usia 2 sampai 22 tahun dari 170 record.
Kata Kunci: Clustering , Data Mining , K-Means , RapidMiner, Umroh.
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini semakin  pesat  dan  tidak  terbendung. Semakin mudahnya
mendapatkan informasi  dan  proses  transaksi  data  yang cepat  menjadi  volume  data  semakin besar.  Pertumbuhan  data  yang  sangat cepat  dalam  waktu  yang  relatif  singkat menjadikan  penumpukan  data  di  dalam database .  Perkembangan  pengetahuan dan  teknologi  memanfaatkan  data  yang besar tersebut menjadi suatu pengetahuan baru  yang  dikenal  dengan  teknik Data Mining . Meningkatnya jumlah data
jamaah  umroh  pada  Auliya  Tour  & Travel  tentunya  memiliki  variasi  usia yang  berbeda-beda.  Pengelompokan  usia jamaah  merupakan  salah  satu  tujuan untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan. Pengelompokan  usia  ini  bertujuan  untuk mengetahui  minat  keberangkatan  umroh pada  Auliya  Tour  &  Travel  berdasarkan usia sehingga dibentuk tiga cluster ,  yaitu Sangat  Diminati,  Diminati  dan  Kurang Diminati berdasarkan usia jamaah.
Permasalahan  yang  muncul  adalah  pihak perusahaan  kesulitan  dalam  mengelom- pokkan  usia  jamaah  umroh.  Berdasarkan latar  belakang  ini  penulis  tertarik  untuk melakukan  penelitian  menggunakan K-
Means Clustering sebagai metode pengelompokan dengan menghitung
jarak  menggunakan  rumus Euclidean di mana  data  dikelompokkan  berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan pada kelompok  yang sama sehingga data usia jamaah terkelompok dan dimasukkan  ke  dalam  kelompok  tidak tumpang tindih.

## METODE
Metodologi  penelitian  merupakan sistematika  keseluruhan  tahapan  yang akan  dilaksanakan  selama  penelitian. Metodologi  berperan  penting  untuk menjadikan  baik  atau  tidaknya  suatu penulisan karya ilmiah. Untuk memperoleh hasil penelitian yang
diharapkan  maka  diperlukan  melakukan studi  pustaka  sebagai  referensi  dalam penelitian.
Adapun  kerangka  kerja  penelitian ini dapat digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## Knowledge Discovery in Database
KDD  merupakan  proses  mengekstrak pola  atau  model  dari  data  dengan menggunakan  suatu  algoritma  yang spesifik.  Adapun  proses  KDD  sebagai berikut [1].
1. Data Selection Data operasional perlu dilakukan sebelum  tahap  penggalian  informasi
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dalam  KDD  dimulai.  Data  hasil  seleksi yang  akan  digunakan  untuk  proses  Data Mining  disimpan  dalam  suatu  berkas, terpisah dari basis data operasional [1]
2. Pre-processing Sebelum Data Mining dapat dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning  duplikasi  data,  memeriksa  data yang  inkonsisten,  dan  memperbaiki kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan cetak (tipografi). Juga dilakukan
enrichment  data  yang  sudah  ada  dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan  untuk  KDD,  seperti  data  atau informasi eksternal .
3. Transformation
Merupakan  proses  kreatif  dan  sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam database.
4. Data Mining Sebagai rangkaian kegiatan untuk menemukan pola  yang  menarik dari data dalam  jumlah  besar,  kemudian  data-data tersebut  dapat  disimpan  dalam  database, data warehouse atau penyimpanan informasi.
5. Interpretation / Evalution
Data  Mining  ditampilkan  dalam  bentuk yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang berkepentingan.  Tahap  ini  merupakan bagian  dari  proses  KDD  interpretation mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  atau informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesa  yang  ada sebelumnya atau tidak.
Gambar 2. Proses Knowledge Discovery in Database

## Data Mining
Data  Mining merupakan  inti  dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD)  yang  melibatkan  algoritma  untuk mengeksplorasi  data,  mengembangkan model  dan  menemukan  pola  yang sebelumnya  tidak  diketahui  juga  dikenal sebagai pattern recognition yang digunakan  untuk  menemukan  pola  yang tersembunyi  dari  data  yang  diolah Metode Data  Mining telah  dikenal  sejak tahun  1990  [3]  sebagai  salah  satu  alat untuk  pengekstraksian  suatu  basis  data yang  berukuran  besar  guna  memperoleh suatu pengetahuan baru.

## Clustering
Clustering merupakan proses membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke dalam beberapa kelompok yang kesamaan datanya dalam suatu kelompok lebih  besar  daripada  kesamaan  data tersebut  dengan  data  dalam  kelompok lain Pada dasarnya clustering merupakan metode  untuk  mencari  dan  mengelom- pokkan  data  yang  memiliki  kemiripan karakteristik ( similiarity ) antara satu data dengan data yang lain [5]. Data-data yang memiliki  kemiripan  karakteristik  akan berkumpul  dalam  kelompok  atau cluster yang  sama.  Data-data  yang  memiliki perbedaan  karakteristik,  akan  berkumpul dalam  kelompok  atau cluster yang berbeda.  Tujuan  utama  dari  metode clustering adalah pengelompokan sejumlah  data  atau  obyek  ke  dalam cluster (group)  sehingga  dalam  setiap cluster akan  berisi  data  yang  semirip mungkin[6].

## Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means    merupakan algoritma  pengelompokan  iteratif  yang melakukan  partisi  set  data  ke  dalam sejumlah k cluster yang sudah ditetapkan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
di awal [3] Algoritma K-Means memiliki ketelitian  yang  cukup  tinggi  terhadap ukuran  objek,  sehingga  algoritma  ini relatif  lebih  terukur  dan  efisien  untuk pengolahan  objek  dalam  jumlah  besar. Selain  itu,  algoritma  K-Means  ini  tidak terpengaruh terhadap urutan objek. Salah satu  tahapan  penting  dalam  menerapkan K-Means Cluster adalah  menentukan centroid,  banyaknya cluster dan  jarak centroid [4] pada penelitiannya memaparkan tahapan melakukan clustering atau  pengelompokan  dengan metode K-Means sebagai berikut: 1. Menentukan  berapa  banyak cluster yang  ingin  dibentuk,  di  mana  nilai  K adalah  banyaknya cluster /  jumlah
cluster .
2. Menentukan  pusat cluster (centroid) awal.  Centroid  awal  ditentukan secara acak  dari  data  yang  ada  dan  jumlah cenroid  awal  sama  dengan  jumlah cluster .
3. Setelah  menentukan  centroid  awal, maka  setiap  data  akan  menemukan centroid  terdekatnya  yaitu  dengan menghitung  jarak  setiap  data  ke masing-masing centroid menggunakan rumus  korelasi  antar  dua  obyek  yaitu Euclidean Distance.
Di mana: d(x,y)  = Jarak data ke x ke pusat cluster
y xi = Data ke-i pada atribut data ke n
yi = Data ke-j pada atribut data ke n 4. Setelah  menghitung  jarak  data  ke centroid-nya, maka langkah berikutnya  adalah  mengelompokkan data  berdasarkan  jarak  minimumnya.
Suatu  data  akan  menjadi  anggota  dari suatu cluster yang  memiliki  jarak terdekat  (terkecil)  dari  pusat cluster - nya.
5. Berdasarkan  pengelompokan  tersebut, selanjutnya  adalah  mencari  centroid baru  berdasarkan  membership  dari masing-masing cluster yaitu  dengan menghitung rata-rata dari data masing- masing cluster .
6. Kembali ke tahap 3.
7. Perulangan  berhenti  apabila  tidak  ada data lagi yang berpindah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dimulai  dengan  mengumpulkan data di mana data tersebut diperoleh dari Auliya Tour & Travel Kisaran. Kemudian data tersebut diseleksi berdasarkan  keperluan  penelitian.  Data hasil seleksi dilakukan proses
transformasi  data  agar  dapat  diolah  pada metode K-Means.
Data  yang  telah  ditransformasi tersebut siap untuk diolah dengan metode K-Means yang dimulai dari  menentukan jumlah cluster .
Pada  penelitian  ini  menggunakan tiga cluster ,  yaitu  Sangat  Diminati, Diminati dan Kurang Diminati. Kemudian  menentukan  nilai  titik  pusat cluster atau disebut dengan centroid yang diambil secara acak dari dataset. Setelah  titik cluster ditentukan hitung jarak terdekat cluster lalu dikelompokkan
berdasarkan jarak terdekat  dengan cluster .  Hitung  kembali nilai centroid baru dengan cara menjumlahkan  anggota  kelompok  dibagi total anggota.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 1. Data Sampel Hasil Transformasi
NO NAMA JK USIA PAKET 1 ABDUL HALIM MUHAMMAD NUH 1 8 1 2 ARMIYANTI ANSARI ITAM 0 6 1 3 ENNY HALAWATI 0 6 1 4 ERFINA LEGIMIN YOSO 0 6 1 5 HENNY SYARIF MUHAMMAD 0 7 2 6 LOKOT UDIN PANJAITAN 1 8 1 7 MAIMUNAH ABDUL MUNIR SAINAL 0 8 3 8 MARTINI DARMAJI SENGUT 0 8 1 9 MASNUN MUSA HASIBUAN 0 7 2 10 MISRAN RASUL HASAN 1 6 2 11 MUHAMMAD JUNAIDI SADINO 1 8 1 12 NANING WINARSIH SUTARNO 0 5 3 13 NEZA APRIDILLA 0 2 2 14 PONI WIRYO SUMARTO 0 8 3 15 RITAWATI NASIB GURUSINGA 0 7 2 16 ROSDIANA MUCHTARAM NASUTION 0 8 2 17 ROSLAINI ISMAIL FIRMAN 0 8 1 18 SUHARTINI LASIMIN KROMO 0 8 1 19 SUMARNI SUMARTO ABDULLAH 0 8 2 20 SUNARMI OSERI ABDULLAH 0 7 3 21 SUSILAWATI HUSIN TUMAN 0 6 2 22 TAING MUHAMMAD SARI SITOMPUL 0 7 1 23 TODUH KETEK ABDULLAH 0 7 2 24 ZAHIR NAUFAL AR RAZAQ 1 2 1 25 ZULIJAWATI NGATIMAN MIKAR 0 6 2 26 ZULISMAR SRI HARTATI 0 6 1
Tabel 2. Centroid Awal
Data  sampel  baris  ke-1  atas  nama  Abdul Halim  Muhammad  Nuh  dihitung  dengan titik centroid  ke-1 sebagai  DC1,  centroid ke-2  sebagai  DC2  dan  centroid  ke-3 sebagai DC3,
di mana:
DC1 = √ = 6.164414003 DC2 = √ = 1.414213562 DC3 = √ =
2.449489743
Jadi,  nilai  terkecil  baris  ke-1  terdapat pada  DC2  maka  data  jamaah    baris  ke-1 ditempatkan pada kelompok C2.
Perhitungan  dilanjutkan  sampai baris  data  ke-26  dan  mendapatkan  hasil penempatan  anggota cluster berdasarkan kelompok
Lakukan iterasi untuk menghitung jarak  minimum  dengan  nilai  centroid baru  dan  mengelompokkan  anggota
cluster ,  apabila  anggota cluster sudah tidak mengalami perubahan tempat maka iterasi  dihentikan  dan  anggota  kelompok telah ditemukan.
NO. NAMA JK USIA PAKET
13 NEZA APRIDILLA
0 2 2 16 ROSDIANA MUCHTARA M NASUTION 0 8 2 25 ZULIJAWATI NGATIMAN MIKAR 0 6 2
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak dan Pengelompokan Pada Iterasi Ke-1
NO NAMA DC1 DC2 DC3 C1 C2 C3 1 ABDUL HALIM MUHAMMAD NUH 6.164414003  1.414213562  2.449489743 1 2 ARMIYANTI ANSARI ITAM 4.123105626  2.236067977 1 1 3 ENNY HALAWATI 4.123105626  2.236067977 1 1 4 ERFINA LEGIMIN YOSO 4.123105626  2.236067977 1 1 5 HENNY SYARIF MUHAMMAD 5 1 1 1 6 LOKOT UDIN PANJAITAN 6.164414003  1.414213562  2.449489743 1 7 MAIMUNAH ABDUL MUNIR SAINAL 6.08276253 1 2.236067977 1 8 MARTINI DARMAJI SENGUT 6.08276253 1 2.236067977 1 9 MASNUN MUSA HASIBUAN 5 1 1 1 10 MISRAN RASUL HASAN 4.123105626  2.236067977 1 1 11 MUHAMMAD JUNAIDI SADINO 6.164414003  1.414213562  2.449489743 1 12 NANING WINARSIH SUTARNO 3.16227766 3.16227766 1.414213562 1 13 NEZA APRIDILLA 0 6 4 1 14 PONI WIRYO SUMARTO 6.08276253 1 2.236067977 1 15 RITAWATI NASIB GURUSINGA 5 1 1 1 16 ROSDIANA MUCHTARAM NASUTION 6 0 2 1 17 ROSLAINI ISMAIL FIRMAN 6.08276253 1 2.236067977 1 18 SUHARTINI LASIMIN KROMO 6.08276253 1 2.236067977 1 19 SUMARNI SUMARTO ABDULLAH 6 0 2 1 20 SUNARMI OSERI ABDULLAH 5.099019514  1.414213562  1.414213562 1 21 SUSILAWATI HUSIN TUMAN 4 2 0 1 22 TAING MUHAMMAD SARI SITOMPUL 5.099019514  1.414213562  1.414213562 1 23 TODUH KETEK ABDULLAH 5 1 1 1 24 ZAHIR NAUFAL AR RAZAQ 1.414213562  6.164414003  4.242640687 1 25 ZULIJAWATI NGATIMAN MIKAR 4 2 0 1 26 ZULISMAR SRI HARTATI 4.123105626  2.236067977 1 1
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 97 – 104
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Data  yang  dihasilkan  dalam bentuk clustering atau  kelompok  data jamaah umroh.
C1 = = 0.5 = 2 = 1.5 C1 =0.5, 2, 1.5 C2 = = 0.1875 = 7.625 = 1.75 C2 = 0.1875, 7.625, 1.75
C3 = = 0.125
= 5.875 = 1.625 C3 = 0.125, 5.875, 1.625
Dari  hasil  rata-rata  di  atas didapatkan  nilai  pusat cluster baru yang  ditampilkan  dalam  bentuk  Tabel 4 sebagai berikut: Tabel 4 Nilai Centroid Baru Untuk Iterasi Ke-2 CLUSTER NILAI CENTROID BARU C1 0.5 2 1.5 C2 0.1875 7.625 1.75 C3 0.125 5.875 1.625 Iterasi  selanjutnya  dilakukan perhitungan kembali dengan menggunakan titik centroid yang baru. Proses  perhitungan  tetap  dengan menggunakan rumus Euclidean Distance . Setelah didapatkan hasil iterasi pertama dan kedua kemudian dibandingkan  dan  diperoleh  posisi anggota cluster pada  iterasi  pertama dan kedua tidak mengalami perubahan sehingga proses iterasi  dihentikan dan hasil akhir yang diperoleh yaitu:
1. Kelompok  Sangat  diminati  terdiri dari  16  anggota  dengan  kategori umur 7 sampai 8 yaitu rentang usia dari 49 tahun sampai 65 tahun.
2. Kelompok  Diminati  terdiri  dari  8 anggota  dengan  kategori  umur  5 sampai 6 yaitu rentang usia dari 34 tahun sampai 45 tahun.
3. Kelompok Kurang Diminati terdiri dari  2  anggota  dengan  kategori
umur  2  yaitu  rentang  usia  8  tahun sampai 11 tahun.
Hasil  di  atas  merupakan  hasil  dari 26  sampel  data  yang  diuji.  Hasil pengelompokan  usia  jamaah  umroh dapat  membantu  Auliya  Tour  &
Travel dalam melihat kelompok jamaah berdasarkan usia.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dalam mengelompokan data jamaah  umroh  pada  Auliya  Tour  & Travel  Kisaran  dengan K-Means Clustering , maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut:
1. Variabel yang mempengaruhi dalam  pengelompokan  data  terdiri jenis kelamin, usia dan paket yang
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.352 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
telah mengalami proses transformasi data. 2. Data  yang  diperoleh  dari  Auliya Tour  &  Travel  masih  berbentuk teks sehingga diperlukan penyeleksian dan transformasi data ke  dalam  bentuk  numberik  agar dapat  diproses  pada  algoritma  K-
Means. 3. Perancangan  sistem  metode  K- Means dimulai dari mengumpulkan  data,  seleksi  dan transformasi data setelah itu sistem akan menghitung dan menampilkan. 4. Pengujian  data  sebanyak  170 record  diolah  dengan Software
RapidMiner untuk  mendapatkan hasil pengelompokan dalam waktu singkat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Pimpinan dan  Staf  Auliya  Tour  &  Travel
Kisaran yang telah banyak memberikan dukungan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Kurniawansyah,  A.  S.  (2018) ‘Implementasi  Metode  Artificial Neural Network dalam Memprediksi Hasil Ujian Kompetensi  Kebidanan  (Studi Kasus: Akademi Kebidanan Dehasen Bengkulu’, Jurnal Pseudocode, 5(1), Februari 2018, pp. 37-44.
[2]   Musharyadi,  F.  (2017)  ‘Tingkat
Pemahaman Mahasiswa Terhadap Norma Norma Agama Islam  Menggunakan  Algoritma K-Means  Clustering’,  Menara Ilmu  11(78),  November  2017, pp. 48-54. [3] Nuryaman,  Y.,  Asistyasari,  A. dan Yudha, A. (2018) ‘Komparasi  Algoritma  K-Mean
dan AHC untuk klasifikasi curah hujan  di  Indonesia’,  Ikraith- Informatika,  2(2),  Juli  2018,  pp. 70-75.
[4] Aranda, J. dan Natasya, W. A. G
(2016)  ‘Penerapan  Metode  K- Means  Cluster  Analysis  Pada
Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan  Konsentrasi  Untuk Mahasiswa  International  Class STMIK AMIKOM Yogyakarta’,
Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia 2016, (January 2018), pp. 6–7. [5] Mardalius, Mardalius. "Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan  Data  Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means. " JURTEKSI 4.2  (2018):  123- 132. [6] Sibuea,  Mustika  Larasati,  and Andy  Safta.  "Pemetaan  Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring ." JURTEKSI 4.1 (2017): 85-92