## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  106-111 e-ISSN: 2686-3154

## Metode K-Means dalam Visualisasi Berbasis Google Map terhadap Klasterisasi Koordinat BTS (Base Transceiver Station)
Yosa Oktiviana 1 
1 Independent Researcher
ukhtiviana@gmail.com

## Abstract
The supervision of the Telecommunication Tower or Base Transceiver Station (BTS) in Kerinci Regency is carried out by the Kerinci Regency Communication and Information Office. Supervision is carried out by monitoring and monitoring all BTS locations in Kerinci Regency. The problem faced by the Supervisory Team is the grouping of BTS based on the proximity of the  distance  between  BTS  based  on  the  number  of  supervisory  teams.  This  study  aims  to  make  it  easier  for  the  BTS Supervisory Team to carry out supervision by clustering coordinate points based on the proximity of the distance between BTS based on the number of supervisory teams with visualization based on google map. BTS coordinate data is used as a reference  point  for  grouping.  The  data  used  in  this  study  is  the  BTS  coordinate  point  data  in  2021,  sourced  from  the  E - Government Service Division of the Communication and Information Office of Kerinci Regency. The dataset consists of  78 BTS coordinate points. Data processing in this study uses the clustering method using the K-Means algorithm. The results in this study obtained 3 BTS Clusters, namely Cluster 1 (L2) Near Distance (JD), Cluster 2 (L1) Medium Distance (JM), Cluster 3 (L3) Long Distance (JJ). The results of visualization of the BTS cluster based on google map provide convenience for the BTS supervisory team in conducting surveillance based on the cluster.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering,  Base Transceiver Station (BTS), Google Map.

## Abstrak
Pengawasan  Menara  Telekomunikasi  atau  Base  Transceiver  Station  (BTS)  di  Kabupaten  Kerinci  dilaksanakan  oleh  Dinas Komunikasi  dan  Informatika  Kabupaten  Kerinci.  Pengawasan  dilakukan  dengan  monitoring  dan  pemantauan  ke  seluruh lokasi  BTS yang  ada di Kabupaten Kerinci.  Permasalahan yang  dihadapi  oleh Tim  Pengawas  adalah pengelompokan  BTS berdasarkan kedekatan jarak antar BTS berdasarkan jumlah tim pengawas. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah Tim Pengawas  BTS  untuk  melakukan  pengawasan  dengan  klasterisasi  titik  koordinat  berdasarkan  kedekatan  jarak  antar  BTS berdasarkan jumlah tim pengawas dengan visualisasi berbasis google map. Data-data koordinat BTS digunakan sebagai titik acuan  untuk  melakukan  pengelompokan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  titik  koordinat  BTS  tahun 2021, bersumber dari Bidang Layanan E-Government Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Kerinci. Dataset terdiri dari 78 data titik koordinat BTS. Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan metode clustering dengan menggunakan algoritma K-Means. Hasil dalam penelitian ini mendapatkan 3 Cluster BTS  yaitu  Cluster 1 (L2) Jarak  Dekat (JD), Cluster 2 (L1) Jarak Menengah (JM), Cluster 3 (L3) Jarak Jauh (JJ). Hasil visualisasi cluster BTS berbasis google map memberikan kemudahan bagi tim pengawas BTS dalam melakukan pengawasan berdasarkan clusternya.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Clustering,  Base Transceiver Station (BTS), Google Map.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  Peraturan  Bupati  Kerinci  Nomor  50 Tahun 2018 tentang Petunjuk Pelaksanaan Pemungutan Retribusi Pengendalian Menara
Telekomunikasi  di  Kabupaten  Kerinci,  disebutkan pada  pasal  1  bahwa  instansi  pemungut  adalah  Bagian Komunikasi  dan  Informatika    Sekretariat  Daerah Kerinci  yang  saat  ini  telah  berubah  menjadi  Dinas Komunikasi  dan  Informatika  Kabupaten  Kerinci, dalam  rangka  pemungutan  retribusi  pengendalian menara  telekomunikasi  maka  Dinas  Komunikasi  dan Informatika Kabupaten Kerinci melakukan pengawasan, dan pengendalian menara telekomunikasi
ke seluruh lokasi Menara Telekomunikasi atau disebut juga  dengan  Base  Transceiver  Station  (BTS)  dengan jumlah  kunjungan  per  BTS  2  (dua)  kali  setahun  dan kapasitas  kunjungan  1  (satu)  BTS  per  hari  per  tim, dengan 1 (satu) tim terdiri dari 3 (tiga) orang.
Knowledge  Discovery  Database (KDD)  merupakan kegiatan  yang  melibatkan  penggalian  informasi  dan kontribusi  yang  berguna  untuk  mengeksplorasi pengetahuan  melalui  kumpulan  data  yang  besar  [1]. Data  Mining  digunakan  untuk  menemukan  pola hubungan  dalam  kumpulan  data  berjumlah  besar menggunakan  komposisi  berbagai  metode machine- learning ,  manipulasi  database  dan  statistik.  Proses  ini melibatkan  komputer  dan  disiplin  statistika  menjadi
satu bidang yang digunakan untuk mengekstraksi pola data dari dataset [2].
Clustering atau  klasterisasi  merupakan  salah  satu metode  analisis  data  mining  yang  digunakan  di berbagai  bidang  [3]. Clustering adalah  alat  yang ampuh  dalam  analisis  data.  Digunakan  untuk menemukan  struktur cluster dalam  kumpulan  data dengan  kesamaan  terbesar  dalam cluster yang  sama [4].
K-Means adalah  metode clustering data non- hierarchical yang  dapat  membagi  data  menjadi  dua atau  lebih  kelompok  [5].    K-means  memiliki kecepatan  pengelompokan  tinggi  dan  berkinerja  baik dalam  data  besar  [6]. K-Means  clustering dapat mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok sesuai  dengan karakteristik datanya  [7]. Algoritma ini dimulai  dengan  nilai  pusat  ( centroid ) cluster yang dipilih  secara  acak.  Setiap  titik  data  dialokasikan  ke pusat  terdekat  dari  kelompok  berdasarkan  kesamaan. Kesamaan  titik  data  dihitung  dengan  menggunakan nilai jarak [8].
Metode data mining ini dapat menyelesaikan masalah- masalah  yang  terjadi  di  kehidupan  nyata  seperti  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  menggunakan  metode K-Means dalam  klasterisasi  dana  bantuan  pada Program  Keluarga  Harapan  dan  didapatkan  3 cluster [9].  Selanjutnya dalam bidang Pendidikan  metode K- Means digunakan  untuk  mengklasterisasi  Penempatan Siswa  yang  Optimal  untuk  Meningkatkan  Nilai  Rata- Rata  Kelas  [10].  Metode  ini  juga  bisa  digunakan  di bidang  pertanian  yaitu  melakukan  klasterisasi  hasil panen  jagung  yaitu  wilayah  dengan  jumlah  panen jagung  terbanyak  dan  wilayah  dengan  jumlah  panen jagung  terendah  [11].  Metode K-Means juga  telah digunakan  untuk  mengklasterisasi  kualitas  udara  di Uttarakhand-India  selama  periode lockdown pandemi Covid-19  [12].  Algoritma  K-Means  clustering digunakan  juga  untuk  pemetaan  kerusakan  jalan  di Kabupaten  Malang.  Pengelompokan  dibagi  menjadi tiga  cluster  yaitu  C1  (Ringan),  C2  (Sedang)  dan    C3 (Berat)  [13].  Data  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini yaitu data BTS tahun 2021 berjumlah 78 data BTS yang bersumber dari Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Kerinci.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  berperan  besar  terhadap  pengetahuan  dan pemikiran  kita  akan  sesuatu.  Penelitian  menurunkan kompleksitas  masalah,  menemukan  hubungan  antar peristiwa  dan  kemudian  dapat  digunakan  dalam memperbaiki  kehidupan,  bahkan  pola  fikir  sebagai peneliti seperti mengenali masalah, proses pemecahan masalah,  proses  pemecahan  masalah  secara  kritis  dan pengambilan keputusan kerap terjadi dalam kehidupan sehari-hari. karena itu diperlukan metodologi penelitian  yang  baik,  tepat  dan  dapat  dipercaya. Metodologi penelitian merupakan cara bagaimana kita melakukan penelitian [14].
Adanya kerangka kerja yang teratur akan mempermudah  dalam  pemberian  solusi  baru  atau pemecahan  masalah  masalah  [15].  Kerangka  kerja penelitian  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  akan dibahas. Bagian ini akan mendeskripsikan setiap tahap yang  ada  pada  kerangka  kerja  pada  penelitian  ini Adapun  kerangka  kerja  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Tahapan awal pada penelitian ini yaitu mengidentifikasi  masalah  yang  akan  diteliti  dengan mempelajari serta melakukan eksplorasi lebih mendalam dan menggali permasalahan yang ada pada sistem yang berjalan saat ini, tahap ini adalah langkah awal  yang  penting  untuk  menentukan  masalah  dari penelitian  ini.  Tahapan  ini  dilakukan  dengan melakukan  wawancara  dengan  Tim  Pengawas  BTS Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Kerinci dalam  rangka  penggalian  informasi  dan  kendala- kendala yang dihadapi oleh Tim Pengawas BTS. Hasil identifikasi kemudian akan dianalisis lebih lanjut.
2.2. Menganalisa Masalah
Setelah dilakukan pengidentifikasian masalah selanjutnya  dilakukan  analisis  terhadap  permasalahan yang  dihadapi  oleh Tim Pengawas.  Kondisi  geografis Kabupaten Kerinci yang merupakan wilayah pegunungan  dengan  luas  wilayah  3.448,90  Km2  dan jarak  antar  BTS  yang  beragam,  contohnya  BTS  yang
berada  di  Desa  Telun  Berasap  Kecamatan  Gunung Tujuh  dengan  BTS  yang  berada  di  Desa  Tamiai Kecamatan  Batang  Merangin  dengan  jarak  lebih kurang  94  Km  maka  akan  kurang  efektif  jika dilakukan  pengawasan  pada  hari  yang  sama,  dengan kondisi  BTS  yang  tersebar  di  18  (delapan  belas) Kecamatan  dan  jarak  antar  BTS  yang  beragam,  ada BTS yang posisinya sangat dekat bahkan bersebelahan dan  ada  sangat  jauh  jaraknya,  maka  untuk  memberi kemudahan  pada  tim  pengawas  dan  efektifitas  dalam melakukan  pengawasan  BTS,  dibutuhkan  suatu penelitian untuk menerapkan metode yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.

## 2.3. Mempelajari Literatur
Tahap ini akan dicari dan dikumpulkan serta dipelajari sejumlah  literatur  mengenai  teori  dan  konsep  yang akan  mendukung  penyelesaian  permasalahan  dalam penelitian.  Literatur  yang  digunakan  berupa  buku referensi  atau  buku  penunjang,  jurnal  internasional dan  nasional  serta  konsep-konsep  yang  mendukung dalam menyelesaikan penelitian ini. Selanjutnya  teori atau  metode  yang  didapatkan  dari  literatur-literatur yang  dipelajari  tersebut  diseleksi  untuk  digunakan dalam penelitian. Berdasarkan literatur yang dipelajari, digunakan untuk menyelesaikan permasalahan  yang  telah  diidentifikasi  dengan menggunakan  metode  K-Means  clustering,  dimana algoritma
K-Means
dapat membantu mengelompokkan  titik  koordinat  BTS  berdasarkan kedekatan jarak antar BTS.
2.4. Mengumpulkan Data
Tahapan  ini  melakukan  pengumpulan  data  dan informasi  mengenai  objek  penelitian,  dilakukan dengan  cara  observasi,  yaitu  pengamatan  secara langsung  di  tempat  penelitian  sehingga  permasalahan yang  ada  dapat  diketahui  dengan  jelas.  Kemudian dilakukan  wawancara  untuk  mendapatkan  informasi dan  data  yang  dibutuhkan.  Data  yang  dikumpulkan yaitu data BTS tahun 2021. Teknik pengumpulan data ini dilakukan dengan mengandalkan dokumen sebagai salah  satu  sumber  data  yang  digunakan  untuk melengkapi  penelitian.  Dokumen  yang  digunakan berupa  hasil  wawancara    langsung  dengan  Tim Pengawas dan pejabat yang berwenang serta dokumen data  BTS  yang  berisi  informasi  pemilik  BTS ( provider ),  titik  koordinat,  tinggi  BTS  dan  alamat BTS.
2.5.  Menganalisa  Data  Menggunakan  Algoritma K-Means
Data  yang  telah  siap  untuk  diproses  selanjutnya  akan dianalisa  menggunakan  algoritma  K-Means.  Analisa dilakukan  dengan  cara  menjelaskan  perhitungan  K- Means  secara  manual  dengan  tahap  awal  yaitu menentukan  jumlah  cluster  kemudian  menentukan nilai  centroid,  menghitung  jarak  antara  titik  centroid dengan titik tiap objek, mengelompokkan objek untuk
menentukan  anggota  cluster  berdasarkan  jarak, mengulangi  ke  tahap  2  hingga  nilai  centroid  yang dihasilkan  tetap  dan  anggota  cluster  tidak  berpindah ke cluster lain.
2.6.  Melakukan  Pengujian  dengan  Menggunakan

## Software RapidMiner
Tahapan  keenam  penelitian  ini  yaitu  melakukan pengujian hasil penelitian dalam penerapan metode K- Means  terhadap  pengelompokan  titik  koordinat  BTS. Pengujian adalah data yang diperoleh dari pemrosesan data awal dengan menggunakan software RapidMiner, kemudian  dilakukan  perbandingan  antara  perhitungan secara  manual  dengan  hasil  pengolahan  data menggunakan software RapidMiner .
2.7.  Memvisualisasikan  Hasil  Menggunakan Google Map
Kemudian  tahap  terakhir  dilakukan  visualisasi  hasil klasterisasi  BTS  menggunakan Google  My  Maps . Hasil  visualisasi  klasterisasi  BTS  ini  dapat  dijadikan pedoman  bagi  Tim  Pengawas  dalam  merencanakan rute pengawasan dan pembagian Tim Pengawas. Serta dapat  dijadikan  sebagai  pedoman  dalam  perencanaan anggaran kegiatan pengawasan BTS ini.
3. Hasil dan Pembahasan
Langkah awal yang dilakukan dalam proses klasterisasi  BTS  yaitu  melakukan  pengolahan  data. Data  BTS  yang  akan  diolah  berjumlah  78  data  BTS. Data  ini  terdiri  dari  data  sebaran  titik  koordinat  BTS yang  berisikan  informasi  BTS  yaitu  id  BTS,  Site Name,  Kecamatan,  Tinggi  BTS,  Pole  /  3  Kaki  /  4 Kaki, latitude dan longitude tiap BTS.
Selanjutnya  untuk  membantu  analisis  data  dalam rangka  menemukan  pengetahuan  ( knowledge ),  maka akan  dilakukan  proses  KDD  dengan  melakukan  pra- proses data meliputi seleksi data dan transformasi data menggunakan software  Microsoft  Office  Excel 2016. Dimana  tidak  semua  data  akan  diolah,  tetapi  akan dilakukan  seleksi  data  yaitu  hanya  data  yang  terkait dengan proses pengelompokan saja yang akan dipakai, yaitu  id  BTS,  Kecamatan,  Longitude  dan  Latitude. Selanjutnya  setelah  diseleksi  datanya,  akan  dilakukan proses  transformasi  data,  data  yang  berbentuk text akan ditransformasi menjadi numeric . Data Kecamatan  ditransformasi  menjadi  angka.  Dan  untuk memudahkan    pengelompokan  BTS,  data  koordinat berupa  Latitude  dan  Longitude  akan  ditransformasi menjadi jarak dengan menggunakan metode Haversine. Kemudian  data-data  ini  akan  diolah dengan menggunakan algoritma K-Means clustering .
3.1. Menginputkan Data
Tabel 1 merupakan data awal setelah dilakukan proses seleksi  data.  Data  yang  disajikan  dalam  artikel  ini sebanyak 10 data dari 78 data yang diolah.
Tabel  1. Data BTS Hasil Seleksi Data BTS Kecamatan Latitude Longitude 1 Air Hangat Timur -1.9943400 101.4525000 2 Danau Kerinci -2.1213800 101.5263800 3 Depati VII -2.0203300 101.4194400 4 Bukit Kerman -2.2233000 101.5422700 5 Kayu Aro -1.8183300 101.2610000 6 Kayu Aro -1.7672500 101.2995000 7 Kayu Aro -1.7177700 101.3462700 8 Kayu Aro -1.7798800 101.2835800 9 Keliling Danau -2.1583889 101.4481667 10 Keliling Danau -2.1747222 101.5221389
Tabel  1  menampilkan  sebagian  data  yang  akan diproses yaitu sebanyak  78 data BTS yang tersebar di 18 Kecamatan di Kabupaten Kerinci Tahun 2021.
Tabel 2 merupakan data yang akan diinput atau diolah setelah  dilakukan  proses  transformasi  data.  Data Kecamatan  ditransformasi  menjadi  kode  angka,  data longitude  dan  latitude  BTS  akan  ditransformasi menjadi  jarak,  dengan  patokan  jarak  yaitu  Kantor Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Kerinci dengan latitude -1.96206 dan longitude 101.34905.
Penghitungan  jarak  dilakukan  dengan  menggunakan metode Haversine . Variabel masukannya pada metode haversine  ini  menggunakan  garis  lintang  (longitude) dan  garis  bujur  (lattitude)  dengan  mengasumsikan bentuk  bumi  bulat  sempurna. Haversine memberikan jarak lingkaran besar antara dua titik pada permukaan bola  (bumi)  berdasarkan  bujur  dan  lintang  dengan mengasumsikan jari-jari R 6371 Km [16]. Penghitungan dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel 2016 yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel  2. Data BTS yang akan diolah BTS Kecamatan Jarak (Km) 1 11 12.04 2 5 26.50 3 12 10.16 4 2 36.12 5 17 18.74 6 17 22.35 7 17 27.16 8 17 21.52 9 4 24.45 10 4 30.48

## 3.2. Menentukan Jumlah Cluster
Langkah  pertama  dilakukan  dengan  menentukan  nilai K  sebagai  jumlah  cluster  yang  akan  dibentuk  yaitu penentuan  jumlah  cluster  yang  dibutuhkan  dalam klasterisasi  titik  koordinat  BTS.  Jumlah  cluster merupakan  jumlah  pengelompokan  BTS  yang  akan dihasilkan dalam proses ini. Jumlah cluster BTS  pada penelitian ini dibentuk menjadi tiga cluster yaitu Jarak Dekat, Jarak Menengah dan Jarak Jauh.
3.3. Menentukan Titik Centroid Awal
Penentuan  titik  pusat  dilakukan  dengan  inisialisasi titik centroid awal secara acak.
Tabel  3. Nilai Centroid Acak Data ke-i Cluster Kecamatan Jarak 5 L1 17 18.74 21 L2 14 0.49 60 L3 3 40.48

## 3.4 Menghitung Jarak Data Terhadap Titik Centroid
Ukuran  jarak  antara  data  terhadap  pusat cluster atau centroid dihitung  dengan  persamaan Euclidian Distance disajikan pada Rumus 1.
J = √(m I - qi) 2 + (ni - ri) 2 (1)
Dimana  J  merupakan Euclidian  Distance atau  nilai jarak  ke  pusat cluster . i adalah  banyaknya  objek.  m dan n adalah koordinat objek. q dan r adalah koordinat centroid .  Proses  perhitungan  jarak  setiap  data  ke masing-masing centroid untuk iterasi pertama dilakukan menggunakan data ke-1 dan ke-2.
Perhitungan jarak data terhadap pusat klaster 1.
J1.1 = √(11 − 17) 2 + (12.04 − 18.74) 2 = 8.99 J1.2 = √(5 − 17) 2 + (26.50 − 18.74) 2 = 14.29

## Perhitungan jarak data terhadap pusat klaster 2
J2.1 = √(11 − 14) 2 + (12.04 − 0.49) 2 = 11.93
J2.2 = √(5 − 14) 2 + (26.50 − 0.49) 2 = 27.52

## Perhitungan jarak data terhadap pusat klaster 1
J3.1 = √(11 − 3) 2 + (12.04 − 40.48) 2 = 29.54
J3.2 = √(5 − 3) 2 + (26.50 − 40.48) 2 = 14.12
Selanjutnya dilakukan perhitungan Euclidian Distance untuk  semua  data  ke  setiap centroid yang  telah ditentukan.,  perhitungan  semua  data  dilakukan menggunakan Microsoft  Excel 2016.  Berdasarkan hasil  perhitungan  iterasi  pertama  maka  didapatkan hasil cluster 1 sebanyak 33 BTS, cluster 2 sebanyak 23 BTS dan cluster 3 sebanyak 22 BTS.
3.5. Menentukan Titik Centroid Baru
Proses  iterasi  kedua  dilakukan  dengan  melakukan perhitungan  nilai centroid baru,  nilai centroid baru diperoleh dengan menghitung nilai rata-rata keanggotaan  dari  klaster  yang  dihasilkan  pada  proses iterasi pertama.
S1a = (17+17+17+17+5+8+7+18+16+11+16+7+17
6+18+18+18+13+8+6+16+16+16+
16+6+16+5+18+17+7) / 30= 13.1
S1b= (18.74+22.35+27.16+21.52+22.51+21.95+18.74
+29.73+17.53+16.72+20+18.81+21.39+22.62+
25.28+27.15+29.77+17.87+19.45+23.47+18.93 +21.31+19.27+24.31+19.33+23.17+22.46+23. 3
5+17.67+18.74) / 30= 21.71
S2a = (11+12+10+12+12+10+13+14+12+9+14+14+
9+14+13+11+9+11+12+14+ 11+14+12+
14+15) / 25= 12.08
S2b = (12.04+10.16+4.36+8.06+7.37+4.14+7.99+
0.49+5.24+4.31+0.5+4.33+5.17+4.06+7.99+9. 8 4+3.54+13.42+6.73+1.68+5.7+1.21+9.73+1.25
+
1.65) / 25= 5.63 S3a = (5+2+4+4+3+2+1+2+1+4+3+2+3+2+ 1+5+3+3+5+3+4+5+2) / 23 = 3 S3b = (26.5+36.12+24.45+30.48+39.36+35.42+37.96+
32.4+37.92+32.55+40.47+35.84+34.84+30.2+
39.04+26.42+40.48+34.73+26.47+30.57+26.74 +26.52+ 34.05) / 23= 33.023
Hasil  perhitungan  nilai centroid baru  untuk  iterasi kedua disajikan pada Tabel 4.
Tabel  4. Nilai Centroid Baru Cluster Kecamatan Jarak L1 13.10 21.71 L2 12.08 5.63 L3 3.00 33.02
L1  merupakan  pusat cluster 1  dengan  nilai  13.1  dan 21.71,  L2  merupakan  pusat cluster 2  dengan  nilai 12.08  dan  5.63  dan  L3  merupakan  pusat  cluster  3 dengan  nilai  3  dan  33.02  yang  akan  dijadikan  acuan untuk  perhitungan  iterasi  kedua.  Begitu  seterusnya dilakukan  perhitungan  jarak  antara  titik  tiap  objek dengan centroid baru  menggunakan Euclidean Distance. Proses  iterasi  akan  berhenti  saat  pusat klasternya  tidak  mengalami  perpindahan  lagi  atau anggota  masing-masing  klaster  tidak  mengalami perubahan.
Setelah  dilakukan  perhitungan  pada  penelitian  ini, maka  proses  iterasi  berhenti  pada  iterasi  kelima. Karena  anggota  klaster  pada  iterasi  kelima  sama dengan iterasi keempat, maka proses iterasi dihentikan.  Sehingga  diperoleh  hasil  akhir  yang disajikan pada Tabel 5 dengan anggota masing-masing cluster yaitu cluster 1 (L1) sebanyak 30 BTS, cluster 2 (L2) sebanyak 25 BTS dan cluster 3 (L3) sebanyak 23
BTS.  L1 merupakan klaster Jarak Menengah (JM), L2 merupakan  klaster  Jarak  Dekat  (JD)  dan  L3 merupakan klaster Jarak Jauh (JJ).
Tabel  5. Tabel  Hasil Akhir Klasterisasi (Iterasi ke-5)
BTS Jarak1 Jarak 2 Jarak 3 L1 L2 L3 1 9.90 6.49 22.46 L2 2 9.41 22.03 6.82 L3 3 11.60 4.52 24.57 L2 4 18.19 32.11 3.25 L3 5 4.90 13.99 20.00 L1 6 3.95 17.42 17.60 L1 7 6.70 22.08 15.18 L1 8 3.90 16.63 18.12 L1 9 9.50 20.47 8.63 L3 10 12.64 26.12 2.73 L3 3.6. Pengujian Data dengan Software RapidMiner
Hasil  pengujian  dengan RapidMiner mendapatkan hasil cluster yang  sama  dengan  perhitungan  manual, yang  membedakan  pada  penamaannya  saja  yaitu cluster_ 0 ,  cluster_ 1 dan cluster_ 2. Data  perhitungan manual L1 sama dengan data cluster_ 2 pada pengujian dengan RapidMiner . Data  perhitungan  manual  L2 sama  dengan  data cluster_0 dan  data  perhitungan manual L3 sama dengan data cluster_1 pada pengujian dengan RapidMiner .
Gambar 2. Hasil Cluster Pada RapidMiner
Gambar  2  merupakan  hasil  klasterisasi  menggunakan RapidMiner yang  menyajikan  masing-masing  data tergabung sesuai cluster masing-masing.
Gambar 3. Cluster Model Pada RapidMiner
Gambar 3 merupakan cluster model yang ditampilkan pada RapidMiner, dapat dilihat jumlah masing-masing cluster sama dengan perhitungan secara manual.
3.7. Visualisasi Hasil Cluster dengan Google Map
Setelah  mendapatkan  hasil  klasterisasi  BTS,  maka dilakukan  visualisasi  hasil cluster menggunakan Google  Map yaitu Google  My  Maps dengan  alamat https://mymaps.google.com/ .
Saat  diklik  salah satu  titik BTS pada peta, maka akan menampilkan informasi BTS tersebut secara lengkap.
Gambar 4. Visualisasi Hasil Cluster
Gambar  4  merupakan  pemetaan  hasil cluster BTS  di Kabupaten Kerinci. Warna orange merupakan L2 atau cluster Jarak  Dekat,  warna  hijau  merupakan  L1  atau cluster Jarak  Menengah  dan  warna  biru  merupakan cluster L3 Jarak Jauh.

## 4. Kesimpulan
Hasil    klasterisasi  BTS  ini  dapat  dijadikan  pedoman bagi Tim Pengawas BTS dalam melakukan perencanan  rute,  jadwal  pengawasan  dan  pembagian jumlah  Tim  Pengawas.  Sehingga  dalam  perencanaan anggaran kegiatan pengawasan BTS  ini menjadi lebih tepat  dan  penggunaan  anggarannya  menjadi  efektif dan efisien.

## Daftar Rujukan
[1] Palacios, C. A., Reyes-Suárez, J. A., Bearzotti, L. A., Leiva, V., &  Marchant,  C.  (2021).  Knowledge  discovery  for  higher education  student  retention  based  on  data  mining:  Machine learning  algorithms  and  case  study  in  Chile.  Entropy,  23(4),
485 .https:// doi.org/10.3390/e23040485
[2] Thakkar,  H.,  Shah,  V.,  Yagnik,  H.,  &  Shah,  M.  (2021). Comparative  anatomization  of  data  mining  and  fuzzy  logic techniques  used  in  diabetes  prognosis. Clinical  eHealth,  4,  12- 23. https://doi.org/10.1016/j.ceh.2020.11.001
[3] Setiawan,  M.  A.,  Tantoni,  A.,  &  Fahmi,  H.  (2021).  Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Pemetaan  Persebaran  Menara Telekomunikasi  Seluler  Berbasis  GIS  Di  Lombok  Tengah. JUTSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi),  1(1),  61-70. https://doi.org/10.33330/.v1i1.1040
[4] Sinaga,  K.  P.,  Hussain,  I.,  &  Yang,  M.  S.  (2021).  Entropy  K- means clustering with feature reduction under unknown number
of clusters. IEEE Access,
9, 67736-67751.
Doi:https://10.1109/ACCESS.2020.2988796
[5] Susilo,  P.  H.  (2021).  Klasterisasi  Virus  Covid-19  Di  Wilayah Kabupaten  Lamongan  Dengan  Metode  K-Means  Clustering. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran  Informatika), 6(2), 325-335. DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v6i2.1999
[6] Hutagalung,  J.  (2022).  Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering.  JATISI  (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 9(1), 606-620.
[7] Rahmadani,  N.,  Rahayu,  E.,  &  Lestari,  A.  (2021).  K-Means Clustering  Areas  Prone  To  Traffic  Accidents  in  Asahan Regency.  JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi Komputer), 6(2), 181-186. DOI: 10.33480/jitk.v6i2.1519
[8] Revathi,  J.,  Eswaramurthy,  V.  P.,  &  Padmavathi,  P.  (2021, February).  Hybrid  data  clustering  approaches  using  bacterial colony  optimization  and  k-means.  In  IOP  Conference  Series:
Materials  Science  and  Engineering  (Vol.  1070,  No.  1,  p.
012064). IOP Publishing. doi: https://10.1088/1757- 899X/1070/1/012064
[9] Said,  A.  A.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Klasterisasi  Dana Bantuan Pada Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode  K-Means.  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  53-59. DOI: https://10.37034/infeb.v3i2.66
[10] Elda,  Y.,  Defit,  S.,  Yunus,  Y.,  &  Syaljumairi,  R.  (2021). Klasterisasi Penempatan Siswa yang Optimal untuk Meningkatkan  Nilai  Rata-Rata  Kelas  Menggunakan  K-Means.
Jurnal Informasi dan Teknologi, 103-108. DOI: https://10.37034/jidt.v3i3.130
[11] Aldino,  A.  A.,  Darwis,  D.,  Prastowo,  A.  T.,  &  Sujana,  C.
(2021).  Implementation  of  K-means  algorithm  for  clustering corn  planting  feasibility  area  in  south  lampung  regency.  In Journal  of  Physics:  Conference  Series  (Vol.  1751,  No.  1,  p.
012038). IOP
Publishing. doi:https://10.1088/1742- 6596/1751/1/012038
[12] Sunori,  S.  K.,  Negi,  P.  B.,  Maurya,  S.,  Juneja,  P.,  &  Rana,  A.
(2021,  January).  K-Means  Clustering  of  Ambient  Air  Quality Data of Uttarakhand, India during  Lockdown Period of Covid- 19  Pandemic.  In  2021  6th  International  Conference  on Inventive Computation Technologies (ICICT) (pp. 1254-1259). IEEE. DOI: https://10.1109/ICICT50816.2021.935862
[13] Suryani,  T.,  Faisol,  A.,  &  Vendyansyah,  N.  (2021).  Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Kerusakan  Jalan  Di  Kabupaten Malang  Menggunakan  Metode  K-Means.  JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 5(1), 380-388
[14] Pakpahan,  M.,  Amruddin,  A.,  Sihombing,  R.  M.,  Siagian,  V., Kuswandi,  S.,  Arifin,  R.,  ...  &  Aswan,  N.  (2022).  Metodologi Penelitian. Yayasan Kita Menulis.
[15] Simarmata, N. I. P., Hasibuan, A., Rofiki, I., Purba, S., Tasnim, T.,  Sitorus,  E.,  ...  &  Simarmata,  J.  (2021).  Metode  Penelitian Untuk Perguruan Tinggi. Yayasan Kita Menulis
[16] Ikasari, D., & Andika, R. (2021, June). Determine the Shortest Path  Problem  Using  Haversine  Algorithm,  A  Case  Study  of SMA Zoning in Depok. In 2021 3rd International Congress on Human-Computer  Interaction,  Optimization  and  Robotic Applications (HORA) (pp. 1-6). IEEE. DOI:
10.1109/HORA52670.2021.9461185
[17] Prihantoro,  D.  D.,  &  Wahyuddin,  M.  I.  (2022).  Implementasi Algoritma Haversine Formula dan Location Based Service Pada Aplikasi  Pencarian  Lokasi  Bird  Contest  Berbasis  Android. JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  6 (1),  663- 671. DOI 10.30865/mib.v6i1.3546