## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810

## Pengelompokan Cuaca Kota Palembang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Pola Karakteristik Cuaca
Shanaz Khairunnisa * , Muhammad Ihsan Jambak
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* shahnazkhairunnisa2@gmail.com, 2 mihsanjambak@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shahnazkhairunnisa2@gmail.com
Abstrak− Informasi terkait cuaca merupakan salah satu hal yang sangat penting dan besar pengaruhnya terhadap segala macam aktifitas kehidupan seperti dalam keselamatan masyarakat, sosial ekonomi, pertanian, penerbangan, dan sebagainya.  Cuaca pada masing-masing tempat atau wilayah itu berbeda, hal ini terjadi karena adanya unsur-unsur cuaca yang berbeda-beda pada masing-masing tempat/wilayah. Dengan menggunakan tehnik  clustering data mining akan dilakukan klasterisasi cuaca kota Palembang. K-means adalah algoritma yang dipilih dalam melakukan klasterisasi cuaca kota Palembang. Pengujian dilakukan menggunakan data cuaca harian tahun 2020-2021 dari BMKG dengan memanfaatkan aplikasi rapidminer dan SPSS sebagai teknik  pembelajaran terhadap data.  Sehingga  akan  didapat kelompok pola  karakteristik  cuaca  kota  Palembang  berdasarkan kemiripan  dan  ketidakmiripan.  Dari  hasil  pengujian  k  terbaik  didapat  pada  k=3  dengan  parameter  Measure  Types (NumericalMeasure) dan Divergences (DynamicTimeWarpingDistance) serta local random seed 2500 dilihat dari hasil Davies- Bouldin Index (DBI).
Kata Kunci: Cuaca; Clustering; K-Means; Rapidminer; DBI; SPSS.
Abstract− Weather related information is one of the things that is very important and has a big influence on all kinds of life activities such as in public safety, socio-economics, agriculture, aviation, and so on.The weather in each place or region is different,  this  happens  because  of  the  different  weather  elements  in  each  place/region.  By  using  data  mining  clustering techniques, weather clustering will be carried out in the city of Palembang. K-means is the algorithm chosen for clustering the weather in the city of Palembang. The test was carried out using daily weather data for 2020-2021 from BMKG by utilizing rapidminer application as learning techniques for data. So that we will get a group of weather characteristics of Palembang city based on similarities and dissimilarities. From the test results, the best k was obtained at k=3 with the parameters  Measure Types ( NumericalMeasure ) and Divergences ( DynamicTimeWarpingDistance ) as well as a local random seed of 2500 seen from the results of the Davies-Bouldin Index (DBI). This weather grouping can later provide information on how the weather character is and reduce the impact of sudden changes in weather conditions.
Keywords : Weather; Clustering; K-Means; Rapidminer; DBI; SPSS.

## 1. PENDAHULUAN
Cuaca merupakan suatu keadaan pada saat tertentu dan pada wilayah tertentu yang relatif sempit serta pada jangka waktu  yang  singkat [1] .  Keadaan  cuaca  suatu  daerah  dapat  berubah-ubah  tergantung  faktor-faktor  yang mempengaruhi [2] . Faktor-faktor tersebut ialah curah hujan, kelembaban rata-rata, lamanya penyinaran matahari, temperatur  maksimum,  temperatur  minimum  dan  temperatur  rata-rata.  Dengan  kata  lain  cuaca  dapat  diartikan sebagai keadaan atmosfer dalam waktu tertentu disuatu daerah/tempat dan menjadi salah satu dari banyak variabel yang menjadi penentu kondisi iklim .
Cuaca  di  Indonesia  diamati  atau  dipantau  oleh  suatu  instansi  pemerintah  yang  bernama  BMKG  (Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika).  BMKG  memberikan  informasi  yang  berguna  dan  bermanfaat  bagi berbagai  penelitian  terkait  cuaca  dan  iklim [3] .  Informasi  tentang  cuaca  termasuk  salah  satu  unsur yang  sangat penting  dan  besar  pengaruhnya  terhadap  segala  macam  aktifitas  seperti  dalam  keselamatan  masyarakat,  sosial ekonomi, produksi pertanian, perkebunan, perikanan, penerbangan, dan lain sebagainya [4] .
Informasi  yang  diperoleh  dari  BMKG  berupa  data  cuaca  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  melakukan penelitian yang berkaitan dengan kategorisasi atau pengelompokkan cuaca. Data cuaca akan diolah dan dianalisis sesuai  karakteristik  data  agar  dapat  dikategorisasikan  atau  dikelompokkan.  Dalam  melakukan  pengolahan  data penulis memanfaatkan dan menerapkan metode dalam ilmu komputer yaitu data mining . Data Mining merupakan suatu metode pengolahan data yang digunakan untuk mendapatkan sebuah pola tersembunyi  dari  data  yang  akan  diolah [5] .  Data  yang  di  proses  menggunakan  teknik  data  mining  akan menciptakan suatu pengetahuan baru yang bersumber dari data lama, hasil yang akan diperoleh dari pemprosesan data tersebut dapat digunakan untuk menentukan suatu keputusan di masa depan [6] . Teknik data  mining yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokkan  data  cuaca  menurut kemiripan/kesamaan  ( similarity )  ialah  dengan  menggunakan  teknik  klastering.  Klastering  ialah  suatu  metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan/kesamaan karakteriktik ( similarity ) antara satu data dengan data yang lainnya [7] . klastering merupakan suatu metode dalam menganalisa data atau metode data mining yang  dalam  proses pemodelannya  tanpa  supervisi  ( unsupervised ) [8] , maksudnya metode ini diterapkan tanpa adanya latihan ( training ) dan tanpa adanya guru serta tidak memerlukan target output . Karakteristrik tiap cluster tidak  ditentukan  sebelumnya  melainkan  berdasarkan  kemiripan  yang  ada  pada  atribut-atribut  dari  suatu kelompok atau cluster .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
Pada penelitian ini, proses klasterisasi dipengaruhi oleh faktor-faktor cuaca dan iklim. Proses klasterisasi akan dikategorikan atau dikelompokkan  berdasarkan kemiripan/ketidakmiripan sesuai tipe atau variasi yang ada. Frenda Farahdinna, Irfan Nurdiansyah, Apriati Suryani dan Arief Wibowo melakukan penelitian membandingakan algoritma k- means dan k-medoids , dalam penelitian tersebut didapat hasil bahwa algoritma k- means lebih optimal dalam  melakukan  klasterisasi  dibanding  algoritma  k-medoids  dilihat  dari  nilai  DBI  sehingga  dalam  proses klasterisasi  cuaca penulis menggunakan salah satu  algoritma K- means [9] .K- means termasuk metode klastering yang cukup sederhana dan umum digunakan. Metode k- Means terkenal  cepat dan simpel.K- Means mempunyai kemampuan  mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan  waktu  komputasi  yang  cepat  dan efisien [10] . Menurut Sibarani Riama k-m eans termasuk kedalam clustering non hirarki dimana mempartisi data ke  dalam cluster (kelompok)  sehingga  data  yang  karakteristik  sama  atau  mirip  akan  dikelompokkan  ke  dalam kelompok  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  akan  dikelompokkan  ke  dalam kelompok lain [11] .
Berdasarkan  penjelasan  diatas  penulis  akan  melakukan  penelitian  untuk  mengklasterisasi  cuaca  Kota Palembang  menggunakan  algoritma  k-means  Pengelompokan  cuaca  ini  nantinya  dapat  memberikan  informasi bagaimana karakter cuaca dan mengurangi dampak perubahan kondisi cuaca yang secara mendadak .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  akan  menerapkan  atau  mengadopsi  metode  CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standart  Process-Data Mining ) sebagai standart proses data mining sekaligus tahapan penelitian [12] . Berikut tahapan penlitian dengan menerapkan metode CRISP-DM :
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Data
Pada penelitian ini data diperoleh dari website BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika) Stasiun Klimatologi  Palembang  (http://dataonline.bmkg.go.id).  Data  yang  diambil  adalah  data  perhari  dengan  record sebanyak 731 data selama 2 Tahun , periode 01 Januari 2020 - 31 Desember 2021.
Tabel 1. Atribut Data Cuaca Harian Atribut Penjelasan Alat Ukur Tanggal  Tanggal Data Diambil - Tn Temperatur minimum (℃) Termometer Tx Temperatur maksimum (℃) Termometer Tavg Temperatur rata-rata (℃) Termometer RH_avg  Kelembapan rata-rata (℃) Termometer

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
Atribut Penjelasan Alat Ukur RR Curah hujan (mm) Penakar hujan tipe observatorium ss Lama penyinaran matahari (jam) Cample stokes ff_x Kecepatan angin maksimum (m/s) Anemometer dd_x Arah angin saat kecepatan maksimum (°)  Wind vane ff_avg Kecepatan angin rata-rata (m/s) Anenometer ddd_car Arah angin terbanyak (°) Wind vane Tabel 2. Sample Data Cuaca Harian Bulan Januari 2020 Tanggal Tn (℃) Tx (℃) Tavg (℃) RH_av g (%) RR (mm) ss (jam) ff_x (m/s) Ddd_x (°) ff_avg (m/s) ddd_ car (°) 01-01-2020 23,7 29,7 25,7 88 0,2 1,5 6 320 2 NW 02-01-2020 23,9 33,0 27,2 80 8888,0 1,6 6 300 3 NW 03-01-2020 24,2 31,3 27,4 84 0,0 4,4 6 310 3 NW 04-01-2020 25,1 32,2 27,6 82 1,0 3,5 8 330 3 NW 05-01-2020 25,2 32,0 27,2 80 8888,0 7,0 5 340 2 C 06-01-2020 24,8 32,1 27,5 83 7,5 3,9 6 310 2 NW 07-01-2020 24,8 32,6 27,8 80 1,8 6,7 7 320 3 NW 08-01-2020 24,6 31,6 27,3 86 0,0 5,5 6 290 3 NW 09-01-2020 25,0 31,4 27,1 86 4,5 2,9 7 330 2 NW 10-01-2020 24,0 29,4 26,5 86 6,0 0,9 5 320 3 W

## 2.1.2 Persiapan Data
Tahap selanjutnya ialah tahapan persiapan data. Data penelitian yang telah dikumpulkan tidak bisa langsung diolah melainkan  harus  dipersiapkan  terlebih  dahulu.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mempersiapkan  data  yang  ingin digunakan dan diolah menggunakan algoritma dan tools yang telah ditentukan [13] . Pada tahapan  ini  dilakukan data preprocessing . Adapun kegiatan-kegiatan yang dilakukan pada tahapan ini sebagai berikut: 1. Menggabungkan data cuaca harian dari tanggal 01 Januari 2020 sd 31 Desember 2021 kedalam satu file excel.
2. Menangani missing  value (data  kosong), missing  value dan data  yang  tidak  terukur  (8888,0)  akan  diisi menggunakan nilai mean (rata-rata) atau modus (nilai yang sering muncul).
3. Transformasi  data,  pada  penelitian  ini  transformasi  data  akan  dilakukan  pada  atribut  ddd_x,  dan  ddd_car. Atribut  ddd_x  dan  ddd_car  akan  di  transformasikan  ke  dalam  bentuk  numerik  dengan  mengikuti  ketentuan sebagai berikut:
Tabel 3. Sample Data Cuaca Harian Bulan Januari 2020 No Arah Mata Angin Derajat Arah Mata Angin Notasi 1 C - 0 2 N 0 1 3 NE 0 < X < 90 2 4 E 90 3 5 SE 90 < X < 180 4 6 S 90 5 7 SW 180 < X < 270 6 8 W 270 7 9 NW 270 < X < 360 8 Tabel 4. Sample Data Cuaca Harian Bulan Januari 2020 Tanggal Tn (℃) Tx (℃) Tavg (℃) RH_av g (%) RR (mm) ss (jam) ff_x (m/s) Ddd_x (°) ff_avg (m/s) ddd_ car (°) 01-01-2020 23,7 29,7 25,7 88 0,2 1,5 6 8 2 8 02-01-2020 23,9 33,0 27,2 80 8888,0 1,6 6 8 3 8 03-01-2020 24,2 31,3 27,4 84 0,0 4,4 6 8 3 8 04-01-2020 25,1 32,2 27,6 82 1,0 3,5 8 8 3 8 05-01-2020 25,2 32,0 27,2 80 8888,0 7,0 5 8 2 0 06-01-2020 24,8 32,1 27,5 83 7,5 3,9 6 8 2 8 07-01-2020 24,8 32,6 27,8 80 1,8 6,7 7 8 3 8 08-01-2020 24,6 31,6 27,3 86 0,0 5,5 6 8 3 8 09-01-2020 25,0 31,4 27,1 86 4,5 2,9 7 8 2 8 10-01-2020 24,0 29,4 26,5 86 6,0 0,9 5 8 3 7

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
Setelah proses persiapan data selesai dilakukan, data yang didapat adalah data akhir yang siap digunakan untuk proses pengujian pada aplikasi rapidminer.

## 2.1.3 Pengolahan Data Menggunakan Rapidminer
Dalam  melakukan  pengolahan  dan  pemodelan  data  akan  digunakan  aplikasi RapidMiner .  Untuk  melakukan pengolahan kita harus memasukan data yang ingin kita uji coba, yaitu dengan menggunakan fitur import  data . Setelah itu memilih data mana yang akan diolah pada aplikasi RapidMiner .
Gambar 2. Import Data Penelitian
Setelah import data dilakukan, selanjutnya akan melakukan pengujian menggunakan algoritma k- means untuk melakukan klasterisasi data penelitian ini.
Gambar 3. Pemodelan Algoritma K- Means
Gambar 3. Penyesuaian Parameter K- Means
Berikut tabel paramteter yang akan dilakukan dalam pengujian.
Tabel 5. Parameter Measure Types dan Divergence Parameter Measure Types Divergence 1 Bregman Divergence SquareEcludienDistance 2 BregmanDivergence MahalonobisDistance 3 MixedMeasure MixedEcludienDistance 4 NumericalMeasure EuclideanDistance 5 NumericalMeasure CorrelationSimilarity

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
Parameter Measure Types Divergence 6 NumericalMeasure Normalized Manhattan Distance 7 NumericalMeasure Manhattan Distance 8 NumericalMeasure DynamicTimeWarpingDistance 9 NumericalMeasure JaccardSimilarity 10 NumericalMeasure ChebychevDistance

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Pengujian yang dilakukan menggunakan algoritma k- means untuk melakukan klasterisasi cuaca di kota Palembang. cluster yang memiliki nilai DBI yang paling rendah lebih baik dibandingkan nilai  DBI yang lebih tinggi. Nilai DBI yang terbaik adalah nilai yang mendekati 0 (nol) [14] . untuk mendapatkan itu maka dilakukan pengujian dan penyesuaian terhadap paramater pada algoritma k- means untuk mencapai tujuan utama yaitu mendapatkan cluster terbaik yang dilihat dari nilai DBI.
Tabel 6. Hasil Pengujian Local Random Seed DBI 250 -0.926 500 -0.565 1000 -0.565 1500 -0.926 1992 -0.565 2500 -0.553 3500 -0.565 4000 -0.926 4500 -0.565 5000 -0.926

## 3.1.1 Pengujian Mencari Nilai k Terbaik
Pada pengujian ini akan dilakukan pengujian untuk mencari nilai k yang terbaik. Dalam pengujian ini kita akan menguji  dari  k=2  sampai  k=7.  Hasil  dari  pengujian  mencari  nilai  k  yang  terbaik,  terdapat  pada  k=3  yang menghasilkan nilai DBI terkecil yaitu -0,553.
Tabel 7. Hasil Pengujian Mencari Nilai K
Uji ke- Banyaknya k 2 3 4 5 6 7 1 -0,579 -0,592 -0,625 -0,787 -1,004 -0,964 2 -3,974 -3,923 -2,155 -2,487 -2,909 -2,777 3 -0,579 -0,592 -1,051 -1,018 -1,006 -0,964 4 -0,579 -0,592 -1,051 -1,018 -1,006 -0,964 5 -0,592 -0,699 -1,106 -1,241 -1,325 -1,393 6 -0,632 -1,333 -1,205 -1,148 -1,303 -1,233 7 -0,575 -0,736 -1,063 -1,120 -1,120 -1,222 8 -0,734 -0,553 -0,857 -1,320 -1,259 -1,240 9 -0,683 -0,683 -0,683 -0,683 -0,687 -0,683 10 -0,583 -0,592 -0,620 -1,086 -1,045 -0,965
Setelah dilakukan pengujian mencari nilai k yang terbaik, yang hasil pengujiannya dapat dilihat pada tabel 7 diatas. Selanjutnya akan dilakukan uji kroskel wallis, uji kruskel wallis bertujuan untuk mengetahui apakah ada perbedaan rata-rata data lebih dari dua kelompok [15] .
Tabel 8. Hasil Uji Normalitas Banyak K- Kolmogorof-Smirnof Shapiro-Wilk df Sig df Sig K=2 10 0,000 10 0,000 K=3 10 0,000 10 0,000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
Banyak K- Kolmogorof-Smirnof Shapiro-Wilk df Sig df Sig K=4 10 0,060 10 0,011 K=5 10 0,000 10 0,000 K=6 10 0,001 10 0,000 K=7 10 0,011 10 0,001
Tabel 9. Hasil Uji Kruskal-Wallis H Davies Boulden Index Kruskal-Wallis H 19,770 df 5 Asymp. Sig 0,001
Sebelum kita menguji data pada tabel 7, kita harus menguji data tersebut terdistribusi normal atau tidak. Dilihat dari tabel 8 hasil uji normalitas sig yang dihasilkan < 0,05 hasil ini menunjukan bahwa data penelitian yang kita uji tidak terdistribusi normal. Jika hasil sig > 0,05 menunjukan bahwa data terdistribusi normal [16] dan uji penelitian  yang  dipakai  yaitu  one  way  anova  (uji  parametrik).  karena  hasil  pengujian  menunjukan  data  tidak terdistribusi normal, maka pengujian dilakukan menggunakan kruskal wallis (uji non parametrik) [17] . Setelah dilakukan uji normalitas barulah kita lakukan uji kruskel wallis. Hasilnya dapat kita lihat pada tabel 9.  Dimana  pengujian  tersebut  didapatkan  bahwa  Asymp.Sig  0,001  (2-tailed),  nilai  tersebut  lebih  kecil  dari 0,05 [18] . maka dapat disimpulkan bahwa terdapat  perbedaan yang signifikan antar cluster dengan nilai  k= 2-7 terhadap hasil DBI.

## 3.1.2 Pengujian Mencari Setting Parameter K-Means
Setelah  dilakukan  pengujian  untuk  mendaptkan  nilai  k  yang  terbaik,  dimana  didapat  bahwa  k=  3  adalah  yang terbaik dilihat dari nilai DBI. Selanjutnya dilakukan uji untuk mencari setting parameter algoritma k-means paling optimal. Dari pegujian tersebut didapat nilai k pada k= 3 serta parameter ke 8 (Measure Types=NumericalMeasure dan Divergence= DynamicTimeWarpingDistance serta Local Random Seed =2500 ) yang menghasilkan nilai DBI paling kecil yaitu -0,553. sehingga setting parameter ini menghasilkan cluster terbaik.
Tabel 10. Hasil Pengujian Setting Parameter Local Random Seed Parameter 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 250 -0.592 -2.492 -0.592 -0.926 -0.699 -1.138 -0.736 -0.926 -1.180 -0.592 500 -0.592 -3.966 -0.592 -0.565 -0.707 -1.138 -0.736 -0.565 -0.683 -0.592 1000 -0.592 -4.105 -0.592 -0.592 -0.707 -1.138 -0.736 -0.565 -1.927 -0.592 1500 -0.592 -2.540 -0.592 -0.592 -0.707 -1.138 -0.736 -0.926 -0.683 -0.592 1992 -0.592 -2.492 -0.592 -0.592 -0.699 -1.336 -0.736 -0.565 -1.087 -0.592 2500 -0.592 -2.492 -0.592 -0.592 -0.707 -1.138 -0.736 -0.553 -1.420 -0.592 3500 -0.592 -2.492 -0.592 -0.592 -0.699 -1.138 -0.736 -0.565 -1.053 -0.592 4000 -0.592 -2.492 -0.592 -0.592 -0.699 -1.138 -0.736 -0.926 -0.683 -0.592 4500 -0.592 -2.492 -0.592 -0.592 -0.707 -1.336 -0.736 -0.565 -1.053 -0.592 5000 -0.592 -2.492 -0.592 -0.592 -0.707 -1.138 -0.736 -0.926 -1.180 -0.592 Tabel 11. Hasil Uji Normalitas Uji Parameter ke- Kolmogorof-Smirnof Shapiro-Wilk df Sig df Sig 1 10 10 2 10 0,000 10 0,000 3 10 10 4 10 0,000 10 0,000 5 10 0,000 10 0,000 6 10 0,000 10 0,000 7 10 10 8 10 0,000 10 0,000 9 10 0,185 10 0,070 10 10 10

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
Tabel 12. Hasil Uji Kruskal-Wallis H
Davies Boulden Index Kruskal-Wallis H 77,425 df 9 Asymp. Sig 0,000
Sebelum kita menguji data pada tabel 10 kita harus menguji data tersebut terdistribusi normal atau tidak. Dilihat  dari  tabel  11  sig  yang  dihasilkan  <  0,05.  hasil  ini  menjukan  bahwa  data  penelitian  yang  kita  uji  tidak terdistribusi normal. Jika hasil sig > 0,05 menunjukan bahwa data terdistribusi normal[16] dan uji penelitian yang dipakai yaitu one way anova (uji parametrik). karena hasil pengujian menunjukan data tidak terdistribusi normal, maka pengujian dilakukan menggunakan kruskal wallis (uji non parametrik)[17].
Setelah dilakukan uji normalitas barulah kita lakukan uji kroskel wallis. Hasilnya dapat kita lihat pada tabel 12. Dimana pengujian tersebut didapatkan bahwa Asymp.Sig 0,000 (2-tailed), nilai tersebut lebih kecil dari 0,05. maka dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antar cluster dengan penyesuaian parameter terhadap hasil DBI.

## 3.2 Analisa Hasil Pengujian
3.2.1 Cluster Model Hasil Pengujian
Gambar 4. Cluster Model Hasil Penelitian

## 3.2.2 Plot Hasil Penelitian
Pada  gambar  plot  dari  hasil  penelitian,  terlihat  bahwa  atribut  atau  variabel  RR  (curah  hujan)  dan  RH_avg (kelembapan rata-rata) merupakan atribut yang menyebabkan terbentuknya cluster pola karakteristik cuaca, dilihat dari grafik yang dihasilkan gambar di bawah  :
Gambar 5. Plot Hasil Penelitian

## 3.2.3 Centroid Hasil Pengujian
Plot cluster diatas tidak bisa menjelaskan secara jelas bagaimana karakteristik yang dihasilkan dari setiap cluster . Jadi kita perlu melihat gambar hasil centroid yang dihasilkan pada gambar dibawah ini:
Adapun penjelasan karakteristik yang dihasilkan dari setiap cluster yaitu:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
a. Pada cluster 0  ( cluster 1),  memiliki  karakteristik cuaca  dengan  temperatur    (suhu)  minumum,  temperatur maksimum, temperatur rata-rata udara paling tinggi diantara cluster lainnya. Selain itu cluster ini memiliki kelembapan rata-rata udara paling rendah, serta curah hujan ringan. Sehingga dapat disimpulkan cluster ini merupakan cluster yang  terjadi  pada  musim  kemarau  (panas)  dan  merupakan cluster yang  paling  banyak terjadi di kota Palembang pada 01 Januari 2020 sd 31 Desember 2021.
b. Pada cluster 1 ( cluster 2), memiliki karakteristik.curah hujan sedang dan kelembapan rata-rata udara tidak setinggi yang ada pada cluster 2. ini merupakan cluster cuaca yang terjadi pada musim hujan.
c. Pada cluster  2 ( cluster 3),  memiliki  karakteristik  cuaca  dengan  temperatur  (suhu)  minimum,  temperatur maksimum, temperatur rata-rata paling rendah dibandingkan dengan cluster lainnya. Selain itu cluster ini memilki kelembapan rata-rata udara paling tinggi, serta curah hujan ekstrem . Cluster cuaca ini merupakan cluster yang  jarang  terjadi,  dimana  hanya  memiliki  3  items.  Ini  merupakan cluster cuaca  musim  hujan ekstream.

## 3.2.4 Visualisasi Hasil Pengujian
Dalam memvisualisasi hasil penelitian dapat menggunakan scatter plot. Visualisasi yang dihasilkan oleh scatter plot  dibawah  ini  menunjukan  sebaran-sebaran  data  yang  dihasilkan  dari  setiap cluster .  Dapat  dilihat  bahwa kelembapan rata-rata udara rendah maka hujan ringan, jika kelembapan rata-rata tinggi maka hujan semakin lebat.
Gambar 7. Scatter Plot 3D Hasil Penelitian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  terhadap  algoritma k-Means didapatkan kesimpulan , yaitu Dari penelitian yang dilakukan diketahui bahwa k terbaik didapat pada k=3 dengan parameter Measure  Types  (NumericalMeasure) dan Divergences  (DynamicTimeWarpingDistance) serta local random  seed 2500.  Atribut  atau  variabel  yang  menyebabkan  pengelompokkan  pola  karakteristik  cuaca  kota Palembang periode 01 Januari 2020 sd 31 Desember 2021 ialah atribut curah hujan (RR) dan atribut kelembapan rata-rata (RH_avg). Informasi yang dihasilkan dari penelitian bahwa terdapat 3 pola cuaca yang sering muncul di Kota Palembang, dengan karakteristik pola  oleh cluster 3 memiliki karakteristik cuaca ekstream  yang perlu  di waspadai, karena walaupun hanya memiliki 3 data (item) tetapi sudah membentuk cluster sendiri.

## REFERENCES
[1] M. Yulianto and D. A. P. Putri, “Pengembangan Game Edukasi Pengenalan Iklim dan Cuaca untuk Siswa Kelas III Sekolah Dasar,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 20, no. 2, pp. 128–133, 2020, doi: 10.23917/emitor.v20i02.9088.
[2] D. Iskandar, Ensiklopedia Seri Cuaca dan Iklim . Alprin, 2020.
[3] BMKG, Masyarakat Indonesia Sadar Iklim dan Cuaca . 2019.
[4] M.  Herviany,  S.  P.  Delima,  T.  Nurhidayah,  and  Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Barat,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021.
[5] J. P. Han Jiawei, Micheline Kamber, “Data Mining Concepts and Techniques,” 3rd ed., USA: Elsevier Inc, 2012.
[6] P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[7] L. Fimawahib and E. Rouza, “Penerapan K-Means Clustering pada Penentuan Jenis Pembelajaran di Universitas Pasir Pengaraian,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 6, no. 2, p. 234, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i2.2096.
[8] I. Wahyudi, S. Bahri, and P. Handayani, “Aplikasi Pembelajaran Pengenalan Budaya Indonesia,” vol. V, no. 1, pp. 135– 138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[9] F. Farahdinna, I. Nurdiansyah, A. Suryani, and A. Wibowo, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Klasterisasi  Produk  Asuransi  Perusahaan  Nasional,” J.  Ilm.  FIFO ,  vol.  11,  no.  2,  p.  208,  2019,  doi: 10.22441/fifo.2019.v11i2.010.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4810
[10]  Y. Darnita, R. Toyib, and Y. Kurniawan, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Aplikasi Android Pada Tanaman Obat Herbal,” Pseudocode , vol. 7, no. 2, pp. 105–114, 2020, doi: 10.33369/pseudocode.7.2.18-27.
[11]  R.  Sibarani  and  O.  Omby,  “Algorithma  K-Means  Clustering  Strategi  Pemasaran  Penerimaan  Mahasisswa  Baru Universitas Satya Negara Indonesia,” J. Algoritm. Log. dan Komputasi , vol. 1, no. 2, pp. 44–50, 2018, doi: 10.30813/j- alu.v1i2.1367.
[12]  T. R. Rivanthio and M. Ramdhani, “Penerapan Teknik Clustering Data Mining untuk Memprediksi Kesesuaian Jurusan Siswa  (Studi  Kasus  SMA  PGRI  1  Subang),” Fakt.  Exacta ,  vol.  13,  no.  2,  p.  125,  2020,  doi: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6588.
[13]  D. Feblian and D. U. Daihani, “Implementasi Model Crisp-Dm Untuk Menentukan Sales Pipeline Pada Pt X,” J. Tek. Ind. , vol. 6, no. 1, 2017, doi: 10.25105/jti.v6i1.1526.
[14]  Risman,  Syaripuddin,  and  Suyitno,  “Implementasi  Metode  Dbscan  Pada  Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Di  Pulau Kalimantan Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat,” Pros. Semin. Nas. Mat. , pp. 22–28, 2019.
[15]  S. Santoso, Mahir Statistik Parametrik . Elex Media Komputindo, 2019.
[16]  H.  J.  A.  Rohmah  Maghfirotur,  “PENGARUH  MODEL  PEMBELAJARAN  INKUIRI  TERBIMBING  TERHADAP KETERAMPILAN PROSES SAINS FISIKA PADA HUKUM KE NOL TERMODINAMIKA,” vol. 9, no. 2, 2022.
[17]  M. K. Halimah Tus Sadiah, M. C. Muhamad Saad Nurul Ishlah, S. F. A. M. F. Nisa Najwa Rokhmah, and M. F. Zaldy Rusli, Aplikasi Komputer Farmasi: Buku Ajar Hasil Penelitian Hibah Dikti 2019 . Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat Universitas Pakuan, 2019.
[18]  A. Quraisy and N. Hasni, “Analisis Kruskal-Wallis Terhadap Kemampuan Numerik Siswa,” VARIANSI J. Stat. Its Appl. Teach. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 156–161, 2021, doi: 10.35580/variansiunm29957.