## 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.v5i4.3277
Submitted: 01/09/2021 ; Accepted: 20/10/2021 ; Published: 26/10/2021

## Pemanfaatan Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Angka Partisipasi Sekolah di Jawa Tengah
Jati Sumarah * , Ajeng Tiara Wulandari
Program Studi Teknik Elektronika, Politeknik Dharma Patria, Kebumen, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1,* jatisumarah@gmail.com, 2 ajengtiarawulandari@gmail.com Email Penulis Korespondensi: jatisumarah@gmail.com
Abstrak− Angka  Partisipasi  Sekolah  (APS)  dikenal  sebagai  salah  satu  indikator  keberhasilan  pengembangan  layanan pendidikan di daerah, baik Provinsi, Kabupaten atau Kota di Indonesia. Semakin tinggi nilai Angka Partisipasi Sekolah, maka suatu  daerah  dianggap  berhasil  dalam  memberikan  akses  ke  layanan  pendidikan.  Sumber  dataset  diperoleh  dari  website Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Tengah. Objek yang dianalisa adalah persentase APS wilayah Jawa Tengah tahun 2017-2019 untuk usia 7-12 tahun, 13-15 tahun dan  16-18  tahun.  Tujuan  penelitian  untuk  melakukan  analisis  berupa pemetaan  pada  Angka  Partisipasi  Sekolah  di  wilayah  Kabupaten  dan  Kota  yang  ada  di  provinsi  Jawa  Tengah  yang merupakan  provinsi  terpadat  ke  tiga  setelah  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur.  Proses  analisis  menggunakan  bantuan  software RapidMiner. Output penelitian yang dihasilkan adalah pemetaan berupa klaster terhadap wilayah di daerah Kabupaten dan Kota tersebut. Metode solusi yang ditawarkan adalah metode k-means yang merupakan bagian dari data mining klastering. Dalam penelitian ini jumlah klaster pemetaan dibagi menjadi dua yakni klaster tinggi (C1) dan rendah (C2). Hasil peneliti an menyebutkan bahwa pemetaan klaster usia 7-12 tahun adalah 24 provinsi berada di klaster tinggi (cluster_0) dan 11 provinsi berada di klaster rendah (cluster_1); sedangkan pemetaan klaster usia 13-15 tahun adalah 23 provinsi berada di klaster tinggi (cluster_0) dan 12 provinsi berada di klaster rendah (cluster_1); dan pemetaan klaster usia 16-18  tahun adalah 15 provinsi berada  di  klaster  tinggi  (cluster_0) dan  20  provinsi  berada  di klaster  rendah  (cluster_1).  Penentuan klaster  didasarkan  atas nilai centroid akhir dimana nilai centroid akhir klaster usia 7-12 tahun adalah tinggi (cluster_0) {99.81, 99.87, 99.75}; rendah (cluster_1) { 99.73, 99.43, 99.25}; sedangkan nilai centroid akhir klaster usia 13-15 tahun adalah tinggi (cluster_0) {97.52, 97.12,  96.93};  rendah  (cluster_1)  {93.78,  93.58,  93.17}  dan  nilai  centroid  akhir  klaster  usia  16-18  tahun  adalah  tinggi (cluster_0) {79.99, 79.51, 79.56}; rendah (cluster_1) {65.57, 64.79, 63.19}. Hasil pemetaan secara keseluruhan menunjukkan persentase  yang baik untuk  semua  kelompok usia  yakni  diatas  50  persen  pada  klaster  tinggi.  Sementara secara  detail pada kelompok usia 16-18 tahun, terdapat 24 provinsi (57%) yang berapa pada klaster rendah. Informasi dari hasil dari penelitian dapat memberi gambaran secara makro tingkat perkembangan Angka Partisipasi Sekolah selama beberapa tahun terakhir.
Kata Kunci: APS; Jawa Tengah; Data Mining; K-Means; Klastering
Abstract− In  Indonesia,  the  School  Participation  Rate  (APS)  is  recognized  as  one  of  the  indicators  of  the  success  of developing education services in regions, whether Province, Regency, or City. The higher the rate of school enrollment, the more successful an area is at providing access to educational services. The dataset was obtained from the Central Statistics Agency  (BPS)  of  Central  Java  Province's  website.  The  object  studied  is  the  percentage  of  APS in the  Central  Java  region from  2017  to  2019  for  ages  7  to  12,  13  to  15,  and  16  to  18.  The  study's  goal  was  to  conduct  an  analysis  in  the  form  of mapping the School Participation Rate in the districts and cities of Central Java, the third most populous province after Wes t and East Java. RapidMiner software is used in  the analysis process. The research output is a map of clusters of areas in the Regency and City areas. The k-means method, which is part of clustering data mining, is the solution method offered. The number of mapping clusters in this study was divided into two categories: high (C1) and low (C2) clusters. According to the study's findings, the mapping of the 7-12 year old cluster was 24 provinces in the high cluster (cluster 0) and 11 provinces in the low cluster (cluster 1); the mapping of the 13-15 year old cluster is 23 provinces in the high cluster (cluster 0) and 12 provinces  in  the  low  cluster  (cluster  1);  and  the  mapping  of  the  16-18  year  old  cluster  is  15  provinces  in  the  low  cluster (cluster 1). Cluster determination is based on the final centroid value, with the final centroid value of the 7-12 year old cluster being high (cluster 0) 99.81, 99.87, 99.75; low (cluster 1) 99.73, 99.43, 99.25; and the centroid value of the 13-15 year old cluster  being  high  (cluster  0)  97.52,  97.12,  96.93;  low  (cluster  1)  93.78,  93.58  Overall,  the  mapping  results  show  a  high percentage for all age groups, which is greater than 50% in the high cluster. In detail, 24 provinces (57 percent) are in the low cluster for the 16-18 year age group. The research findings can provide a macro picture of the level of development of the School Enrollment Rate over the last few years.
Keywords : APS; Central Java; Data Mining; K-Means; Clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  salah  satu  persoalan  yang  menjadi  perhatian  pemerintah  di  negara  manapun. Kemiskinan adalah ketidakmampuan untuk memenuhi standar hidup minimum. Kemiskinan menjadi gambaran kehidupan di berbagi negara berkembang, salah satunya Negara Indonesia. Penanggulangan kemiskinan bahkan menjadi salah satu  program  prioritas  bagi  pemerintah  daerah.  Presentase  jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  khususnya  di pulau  Jawa  lebih  dari  50%,  Provinsi  Jawa  Tengah  menempati  tingkat  kemiskinan  absolut  tertinggi  se-Jawa. Masalah kemiskinan dipengaruhi  oleh beberapa faktor,  salah satunya Angka Partisipasi  Sekolah (APS). Angka Partisipasi  Sekolah  (APS)  merupakan  proporsi  anak  sekolah  pada  usia  jenjang  pendidikan  tertentu  dalam kelompok usia yang sesuai dengan jejang pendidikan tersebut. Angka partisipasi sekolah (APS) juga merupakan tolak  ukur  keberhasilan  pendidikan  suatu  daerah.  Hal  ini  menunjukkan  tingkat  kemakmuran  daerah  tersebut. Oleh karena itu, meningkatnya jumlah APS akan berkaitan dengan penurunan tingkat kemiskinan [1]. Semakin tinggi  nilai  APS,  maka  daerah  tersebut  dianggap berhasil  dalam  memberikan  akses  ke  layanan  pendidikan  [2].

## 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.v5i4.3277
Submitted: 01/09/2021 ; Accepted: 20/10/2021 ; Published: 26/10/2021
APS  yang  tinggi  menunjukkan  peluang  yang  lebih  besar  untuk  akses  ke  pendidikan  secara  umum.  Pada kelompok umur tempat peluang ini terjadi dapat dilihat dari besarnya APS pada masing-masing kelompok umur [3].  Oleh  karena  itu,  melakukan  pengelompokkan  nilai  Angka  Partisipasi  Sekolah  sangat  penting  dilakukan, sebagai informasi dan barometer pemerintah khusus nya bagi pemerintah daerah pada masing-masing kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Tengah dalam menentukan kebijakan terkait di bidang pendidikan.
Tujuan  khusus  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  masukan  dan  informasi  bagi  pemerintah Provinsi Jawa Tengah agar lebih memaksimalkan usaha dan kepedulian untuk meningkatkan daerah-daerah yang memiliki Angka Partisipasi  Sekolah yang rendah dan menjaga nilai  Angka partisipasi  Sekolah agar tetap stabil bagi daerah-daerah yang nilai Angka partisipasi Sekolah nya sudah tinggi. Dataset penelitian berupa data Angka Partisipasi Sekolah di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017 hingga tahun 2019 yang terdiri dari 29 Kabupaten dan 6 Kota  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Tengah.  Metode  pengelompokkan  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Algoritma data mining K-Means Klustering.
Tabel 1. Angka Partisipasi Sekolah (APS) Wilayah Jawa Tengah, 2017-2019 (Persen)
No Wilayah Jateng Angka Partisipasi Sekolah (APS) (Persen) 7-12 tahun 13-15 tahun 16-18 tahun 2019 2018 2017 2019 2018 2017 2019 2018 2017 1 Kabupaten Cilacap 99,73 99,70 100,00 97,27 97,38 96,25 68,23 68,12 69,84 2 Kabupaten Banyumas 99,71 99,43 99,71 99,40 95,32 95,26 62,51 61,49 67,07 3 Kabupaten Purbalingga 99,84 99,57 98,81 93,77 94,24 93,48 59,96 59,45 60,97 4 Kab. Banjarnegara 99,82 100,00 99,22 89,98 89,24 90,22 64,39 64,12 62,80 5 Kabupaten Kebumen 99,75 99,67 99,41 98,32 98,29 98,60 79,63 79,17 85,01 6 Kabupaten Purworejo 99,82 100,00 99,69 97,21 96,91 97,83 83,84 83,76 85,24 7 Kabupaten Wonosobo 99,55 99,23 99,50 94,61 94,06 93,05 59,22 57,04 55,14 8 Kabupaten Magelang 99,91 99,81 98,94 97,41 96,78 96,45 68,36 68,05 70,36 9 Kabupaten Boyolali 100,00 100,00 99,73 95,77 95,08 95,34 73,26 69,73 66,69 10 Kabupaten Klaten 99,85 100,00 99,61 99,77 99,18 98,82 79,92 77,09 81,23 11 Kabupaten Sukoharjo 99,84 100,00 99,20 99,64 100,00 98,63 81,92 82,73 82,48 12 Kabupaten Wonogiri 99,69 99,67 99,04 98,88 98,69 98,24 81,02 81,82 81,61 13 Kab. Karanganyar 99,48 99,15 99,33 96,33 96,55 96,88 83,23 83,83 79,32 14 Kabupaten Sragen 99,88 99,73 99,51 96,74 96,48 95,87 82,03 79,73 78,71 15 Kabupaten Grobogan 100,00 100,00 100,00 96,00 95,34 96,32 59,48 59,76 56,50 16 Kabupaten Blora 99,77 99,51 99,58 98,08 98,09 97,29 73,30 73,22 67,49 17 Kabupaten Rembang 99,67 99,42 100,00 97,72 97,05 97,19 68,18 68,54 68,92 18 Kabupaten Pati 99,84 100,00 99,74 95,54 95,29 95,98 72,53 69,85 63,29 19 Kabupaten Kudus 99,81 100,00 100,00 97,50 97,98 96,36 73,20 73,91 70,47 20 Kabupaten Jepara 100,00 99,78 99,87 96,05 95,62 94,64 68,47 68,26 66,33 21 Kabupaten Demak 99,84 100,00 99,65 95,71 95,30 93,78 76,31 76,27 70,89 22 Kabupaten Semarang 99,81 100,00 99,82 97,35 97,20 97,18 74,69 74,39 73,34 23 Kab. Temanggung 99,83 99,25 98,97 96,91 96,68 96,41 73,54 70,09 61,18 24 Kabupaten Kendal 99,64 99,44 100,00 94,44 93,79 93,99 69,74 70,68 62,81 25 Kabupaten Batang 99,64 99,74 100,00 94,54 95,12 93,96 64,20 64,62 60,90 26 Kabupaten Pekalongan 99,70 99,70 99,73 90,38 90,53 90,29 66,34 66,65 60,76 27 Kabupaten Pemalang 99,78 100,00 99,70 92,40 92,32 91,17 59,14 59,83 62,28 28 Kabupaten Tegal 99,55 99,46 99,47 94,29 93,61 93,52 65,49 65,34 60,68 29 Kabupaten Brebes 99,44 100,00 100,00 94,64 94,61 94,49 50,17 49,56 53,72 30 Kota Magelang 99,86 100,00 99,32 95,00 94,67 95,21 91,39 89,58 90,74 31 Kota Surakarta 99,88 99,75 99,15 98,85 98,59 97,83 75,80 76,92 81,28 32 Kota Salatiga 99,81 98,62 99,56 98,63 98,49 98,78 85,68 84,34 86,86 33 Kota Semarang 99,88 100,00 99,71 97,65 97,54 97,33 72,87 70,72 76,12 34 Kota Pekalongan 99,89 100,00 99,73 95,87 95,23 95,97 64,98 61,32 66,08 35 Kota Tegal 99,94 100,00 100,00 95,58 95,46 94,48 78,43 78,40 70,06
Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah [4]
Pada tabel 1 dijelaskan bahwa Nilai  Angka  Partisipasi  Sekolah (APS) merupakan  salah  satu indikator tercapainya  pembangunan dalam  bidang  pendidikan  di  suatu wilayah.  Di  antara  ke  empat  nilai  APS pada tabel  APS tahun 2017 anak usia  16-18  tahun  yang  paling  kecil  hal ini  menunjukkan  bahwa  masih  banyak penduduk  yang  belum  menempuh pendidikan setingkat perguruan tinggi. Namun  untuk  usia  7-12  tahun dan 13-15 tahun sudah mencapai mencapai  diatas 99  persen,  ini  berarti bahwa  penduduk  yang  berusia tersebut seluruhnya    menempuh  sekolah.  Banyak  penelitian-penelitian  terdahulu  terkait  yang  membahas  tentang pengelompokkan  menggunakan  algoritma  K-Means,  diantaranya:  Penelitian  tentang  Pengelompokkan  tanaman padi  di Indonesia berdasarkan 34 provinsi. Hasil dari  penelitian ini berupa pengelompokkan data tanaman padi yang dibagi menjadi 3 cluster, yakni cluster tinggi terdiri dari 3 provinsi, cluster normal terdiri dari 23 Provinsi dan cluster rendah terdiri 8 provinsi [5]. Penelitian selanjutnya dilakukan untuk pengelompokkan daerah rawan bencana  berdasarkan  provinsi  yang  ada  di  indonesia.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  pengelompokkan  data daerah rawan bencana yang dibagi menjadi 3 cluster, yakni cluster tinggi terdiri dari 4 provinsi, cluster normal terdiri  dari  14  Provinsi  dan  cluster  rendah  terdiri  16  Provinsi  [6].  Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  untuk pengelompokkan  kepadatan  penduduk,  indeks  pembangunan  manusia,  angka  pengangguran  terbuka  dan  angka partisipasi sekolah berdasarkan provinsi di indonesia. Hasil dari penelitian ini berupa cluster 1 yang terdiri dari

## 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.v5i4.3277
Submitted: 01/09/2021 ; Accepted: 20/10/2021 ; Published: 26/10/2021
12 provinsi, cluster 2 terdiri dari 6 provinsi dan cluster 3 terdiri dari 1 provinsi, cluster 4 terdiri dari 6 provinsi dan  cluster  5  terdiri  dari  9  provinsi  [7].  Selanjutnya  penelitian  tentang  klustering  laju  pertumbuhan  PDRB menurut  lapangan  usaha  di  Kota  Surabaya  dengan  Algoritma  K-Means.  Hasil  dari  penelitian  ini  terdapat  9 kategori/sektor  dengan  cluster  tinggi,  5  kategori/sektor  dengan  cluster  sedang  dan  3  kategori/sektor  dengan cluster  rendah  [8].  Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengkluster  distribusi  kasus  rabies  di  kota Palembang  menggunakan  data  mining  K-Means.  Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  software RapidMiner  dengan  hasil  bahwa  dari  16  kecamatan  di  Palembang,  tujuh  kecamatan  termasuk  kluster  wilayah sangat  rawan rabies (C0), sedangkan empat kecamatan termasuk di  cluster daerah rawan rabies (C1), dan lima kecamatan  yang  termasuk  dalam  cluster  regional  tidak  rawan  rabies  (C2)  [9].  Selanjutnya  penelitian  dengan menggunakan  algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  tingkat  keterlibatan  siswa  program  sarjana  sains universitas  Amerika  Utara  dalam  lingkungan  e-learning  [10].  Penelitian-penelitian  terkait  ini  lah  yang melatarbelakangi dilakukannya penelitian untuk mengelompokkan Angka partisipasi Sekolah di Kabupaten dan kota yang ada di Provinsi Jawa Tengah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  mengenai  metode  klustering  K-Means telah  beberapa  kali  dilakukan  sebelumnya.  Berikut  adalah daftar penelitian yang menjadi acuan terutama klustering  K-Means dalam menyelesaikan masalah,  seperti yang disajikan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Penelitian yang dijasikan rujukan No. Peneliti Metode Deskripsi 1 (Sudirman et al., 2018) K-Means Penelitian  tentang  Pengelompokkan  tanaman  padi  di  Indonesia  berdasarkan 34  provinsi.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  pengelompokkan  data  tanaman padi  yang  dibagi  menjadi  3  Kluster,  yakni  Kluster  tinggi  terdiri  dari  3 provinsi, Kluster normal terdiri dari 23 Provinsi dan Kluster rendah terdiri 8 provinsi. 2 (Supriyadi et al., 2018) K-Means Penelitian  untuk  pengelompokkan  daerah  rawan  bencana  berdasarkan provinsi  yang  ada  di  indonesia.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa pengelompokkan  data  daerah  rawan  bencana  yang  dibagi  menjadi  3 kluster, yakni  Kluster  tinggi  terdiri  dari  4  provinsi,  Kluster  normal  terdiri  dari  14 Provinsi dan Kluster rendah terdiri 16 Provinsi. 3 (Ahmar et al., 2018) K-Means Penelitian untuk pengelompokkan kepadatan penduduk, indeks pembangunan manusia,  angka  pengangguran  terbuka  dan  angka  partisipasi  sekolah berdasarkan  provinsi di indonesia. Hasil dari penelitian ini berupa Kluster 1 yang  terdiri  dari  12  provinsi,  Kluster  2  terdiri  dari 6  provinsi  dan  Kluster  3 terdiri  dari  1  provinsi,  Kluster  4  terdiri  dari  6  provinsi  dan  Kluster  5  terdiri dari 9 provinsi 4 (Febriyati et al., 2020) K-Means Penelitian  tentang  klustering  laju  pertumbuhan  PDRB  menurut  lapangan usaha di Kota Surabaya dengan Algoritma K-Means. Hasil dari penelitian ini terdapat  9  kategori/sektor  dengan  Kluster  tinggi,  5  kategori/sektor  dengan Kluster sedang dan 3 kategori/sektor dengan Kluster rendah. 5 (Rahayu et al., 2020) K-Means Penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengkluster  distribusi  kasus  rabies  di  kota Palembang  menggunakan  data  mining  K-Means.  Pengolahan  data  pada penelitian ini menggunakan software RapidMiner dengan hasil bahwa dari 16 kecamatan  di  Palembang,  tujuh  kecamatan  termasuk  klaster  wilayah  sangat rawan rabies (C0), sedangkan empat kecamatan termasuk pada cluster daerah rawan rabies (C1), dan lima kecamatan yang termasuk dalam cluster regional tidak rawan rabies (C2). 6 (Moubayed et al. 2020) K-Means Penelitian untuk mengelompokkan tingkat keterlibatan siswa program sarjana sains universitas Amerika Utara dalam Lingkungan e-learning menggunakan Algoritma  K-Means.  Makalah  ini  mengusulkan  penggunaan  algoritma  K-
Means  untuk  mengelompokkan  siswa  berdasarkan  12  metrik  keterlibatan yang dibagi menjadi dua kategori: terkait interaksi dan terkait upaya. Analisis kuantitatif  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  siswa  yang  tidak  terlibat  yang mungkin  membutuhkan  bantuan.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  di antara metrik terkait interaksi dan upaya yang dipertimbangkan, jumlah login dan  durasi  rata-rata  untuk  menyerahkan  tugas  adalah  yang  paling  mewakili tingkat keterlibatan siswa.

## 2.2 Data Mining
Data  Mining  didefinisikan  sebagai  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari  gudang  basis  data yang besar, yang dapat  juga diartikan sebagai  pengekstrakan informasi  baru yang diambil dari  bongkahan data

## 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.v5i4.3277
Submitted: 01/09/2021 ; Accepted: 20/10/2021 ; Published: 26/10/2021
besar  yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  ( Knowledge  Discovery )  [11].  Data  mining  merupakan proses  yang  menggunakan  berbagai  teknik  dan  alat  analisis  data  untuk  menemukan  hubungan  dan  pola  yang tersembunyi.  Pendekatan  dasar  dalam  data  mining  adalah  untuk  meringkas  data  dan  untuk  mengekstrak informasi  berguna  yang  masuk  akal  dan  sebelumnya  tidak  diketahui  [12].  Data  Mining  dapat  menemukan  tren dan pola tersembunyi yang tidak muncul dalam analisis kueri sederhana sehingga dapat memiliki bagian penting dalam  hal  menemukan  pengetahuan  dan  membuat  keputusan.  Tugas-tugas  semacam  itu  dapat  bersifat  prediksi seperti  klasifikasi  dan  regresi  atau  deskriptif  seperti Clustering dan  asosiasi  [13].  Karena  itu  Data  Mining sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligent), machine  learning ,  statistik  dan  basis  Data  [14].  Data  mining  perlu  dipelajari  dan  dipahami,  karena  manusia menghasilkan  banyak  sekali  data  yang  sangat  besar  baik  dalam  bidang  bisnis,  kedokteran,  cuaca,  olahraga, politik dan sebagainya  [15].  Sebagai  suatu  rangkaian proses, data mining  dapat  dibagi menjadi  beberapa tahap yang dapat dilihat pada gambar 1. Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base.
Gambar 1. Tahapan Data Mining [16]
Ada  beberapa  tugas  yang  dapat  dilakukan  oleh  Data  Mining  dalam  proses  pemecahan  masalah  dan pencarian  pengetahuan  baru  [17]–[19],  diantaranya  :Klastering  ( Clustering ),  Klasifikasi  ( Classification ), Asosiasi ( Association ), Estimasi ( Estimation ) dan Prediksi ( Predictions ).

## 2.3 Metode K-Means
Algoritma K-Means ditemukan  oleh  beberapa  orang  yaitu  Lloyd  (1957),  Forgey  (1965),  Friedman  dan  Rubin (1967),  dan  McQueen  (1967). Ide  dari  pengelompokkan  ( Clustering )  pertama  kali  ditemukan  oleh  Lloyd  pada tahun  1957,  namun  hal  tersebut  baru  dipublikasi  pada  tahun  1982.  Pada  tahun  1965  Forgey  juga mempublikasikan teknik yang sama sehingga terkadang dikenal sebagai Lloyd-Forgy [20]. K-Means merupakan salah  satu  algoritma Clustering yang  masuk  dalam  kelompok  Unsupervised  learning  yang  digunakan  untuk membagi data menjadi beberapa kelompok dengan sistem partisi. Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Hali ini berbeda dengan K-Nearest Neighbor (KNN) dan algoritma supervised learning lainnya yang menerima masukan berupa vektor. Pada algoritma K-Means , komputer mengelompokkan sendiri data-data yang menjadi masukannya tanpa mengetahui terlebih dahulu target kelasnya. Masukan yang diterima adalah data atau objek dan k buah kelompok ( cluster ) yang diinginkan. Algoritma ini akan mengelompokkan data atau objek kedalam  k  buah  kelompok  tersebut.  Pada  setiap cluster terdapat  titik  pusat  ( Centroid )  yang mempresentasikan cluster tersebut.  Secara  sederhana  algoritma K-Means dapat  dijelaskan  sebagai  algoritma  data  mining  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pengelompokkan  ( Clustering ).  Pada  pemrosesan  data  algoritma K- Means Clustering , akan diawali dengan pengelompokan Centroid pertama yang dipilih secara acak sebagai titik awal untuk setiap cluster , kemudian menghitung secara berulang agar posisi Centroid optimal. Pada  dasarnya  algoritma K-Means hanya  mengambil  sebagian  dari  banyaknya  komponen  yang didapatkan  untuk  kemudian  dijadikan  pusat cluster awal,  pada  penentuan  pusat cluster ini  dipilih  secara  acak dari  populasi  data.  Kemudian  algoritma K-Means akan  menguji  masing-masing  dari  setiap  komponen  dalam populasi  data  tersebut  dan  menandai  komponen  tersebut  ke  dalam  salah  satu  pusat cluster yang  telah didefinisikan  sebelumnya  tergantung  dari  jarak  minimum  antar  komponen  dengan  tiap-tiap  pusat cluster . Selanjutnya posisi pusat cluster akan dihitung kembali hingga semua komponen data digolongkan ke dalam tiap- tiap cluster dan terakhir akan terbentuk cluster baru [21].

## 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.v5i4.3277

## 2.4 Flowchart K-Means
Berikut ini disajikan Diagram alir dari metode Clustering K-Means .
Start
Tentukan Nilai k Centroid (Tentukan titik tengah cluster) Hitung jarak objek ke Centroid (Euclidean distance) Clustering (Kelompokkan objek ke cluster berdasarkan jarak terdekat) Objek masih ada End Ya Tidak
Gambar 3. Diagram alir metode Clustering K-Means
Langkah-langkah metode K-Means dapat dijelaskan sebagai berikut :
a) Tentukan jumlah cluster (k) pada data set.
b) Tentukan nilai pusat ( Centroid ).
Penentuan nilai Centroid pada tahap awal dilakukan secara random c) Pada masing-masing record , hitung jarak terdekat dengan Centroid.
Ada  beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  jarak  data  ke  pusat  kelompok,  diantaranya Euclidean , Manhattan/City Block , dan Minkowsky . Setiap cara memiliki kelebihan dan kekurangan masing- masing. Pada penelitian ini, jarak Centroid yang digunakan adalah Euclidean Distance,
d) Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke Centroid terdekat
e) Ulangi langkah ke-3 hingga langkah ke-4, lakukan iterasi hingga Centroid bernilai optimal

## 2.5 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah penelitian disusun dalam kerangka kerja berikut:
Mulai Pengumpulan Data Studi Pustaka Identifikasi Masalah Praproses Evaluasi Akhir Penentuan Kluster Pengujian Hasil Pengolahan Data Hasil Klustering Selesai Journal, Proceedings and Books of Artificial Neural Networks
Gambar 4 . Tahapan Penelitian Keterangan:
a) Pengumpulan Data
Dataset penelitian berupa data Angka Partisipasi Sekolah di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017 hingga tahun 2019 yang terdiri dari 29 Kabupaten dan 6 Kota yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Tengah.
b) Studi Pustaka
Dilakukan  untuk  melengkapi  pengetahuan  dasar  dan  teori-teori  yang  digunakan  dalam  penelitian  (artikel ilmiah, buku, prosiding dll)
c) Identifikasi Masalah

## 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.v5i4.3277
Dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian  didapatkan dataset yang  sesuai  untuk  dilakukan proses yang ditentukan
d) Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemahaman  terhadap  isi record ,  juga  melakukan  seleksi  dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
e) Penentuan Kluster
Hasil dari tahap ini adalah menentukan jumlah klustering yang ditetapkan dengan menggunakan datamining K-Means
f) Penguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  kluster  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data dengan menggunakan Software RapidMiner.
g) Hasil Klustering
Hasil pengelompokan yang diperoleh berdasarkan jumlah kluster yang telah ditetapkan.
h) Evaluasi Akhir
Dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  Dataset  penelitian  berupa  data  Angka  Partisipasi  Sekolah  (APS)  di  provinsi  Jawa  Tengah tahun  2017  hingga  tahun  2019  yang  terdiri  dari  29  kabupaten  dan  6  kota  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik Jawa Tengah. Objek yang dianalisa adalah persentase APS wilayah Jawa Tengah untuk 3 kategori yakni usia  7-12  tahun,  13-15  tahun,  dan  16-18  tahun.  Kemudian  data  ditransformasikan  dengan  mengubah  data  dari bentuk  asalnya  ke  dalam  bentuk  yang  cocok  untuk  dikelompokkan.  Data  dipisah  berdasarkan  3  kategori  pada nilai persentase APS (2017-2019). Berikut hasil dataset berdasarkan kategori seperti yang ditunjukkan pada tabel 3, 4 dan 5 berikut:
Tabel 3. Dataset persentase APS pada usia 7-12

## tahun
No Wilayah Jateng 2019 2018 2017 1 Kabupaten Cilacap 99.73 99.7 100 2 Kabupaten Banyumas 99.71 99.43 99.71 3 Kabupaten Purbalingga 99.84 99.57 98.81 4 Kab. Banjarnegara 99.82 100 99.22 5 Kabupaten Kebumen 99.75 99.67 99.41 6 Kabupaten Purworejo 99.82 100 99.69 7 Kabupaten Wonosobo 99.55 99.23 99.5 8 Kabupaten Magelang 99.91 99.81 98.94 9 Kabupaten Boyolali 100 100 99.73 10 Kabupaten Klaten 99.85 100 99.61 11 Kabupaten Sukoharjo 99.84 100 99.2 12 Kabupaten Wonogiri 99.69 99.67 99.04 13 Kab. Karanganyar 99.48 99.15 99.33 14 Kabupaten Sragen 99.88 99.73 99.51 15 Kabupaten Grobogan 100 100 100 16 Kabupaten Blora 99.77 99.51 99.58 17 Kabupaten Rembang 99.67 99.42 100 18 Kabupaten Pati 99.84 100 99.74 19 Kabupaten Kudus 99.81 100 100 20 Kabupaten Jepara 100 99.78 99.87 21 Kabupaten Demak 99.84 100 99.65 22 Kabupaten Semarang 99.81 100 99.82 23 Kab. Temanggung 99.83 99.25 98.97 24 Kabupaten Kendal 99.64 99.44 100 25 Kabupaten Batang 99.64 99.74 100 26 Kabupaten Pekalongan 99.7 99.7 99.73 27 Kabupaten Pemalang 99.78 100 99.7 28 Kabupaten Tegal 99.55 99.46 99.47 29 Kabupaten Brebes 99.44 100 100 30 Kota Magelang 99.86 100 99.32 31 Kota Surakarta 99.88 99.75 99.15 32 Kota Salatiga 99.81 98.62 99.56 33 Kota Semarang 99.88 100 99.71 34 Kota Pekalongan 99.89 100 99.73 35 Kota Tegal 99.94 100 100
Tabel 4. Dataset persentase APS pada usia 13-15 tahun No Wilayah Jateng 2019 2018 2017 1 Kabupaten Cilacap 97.27 97.38 96.25 2 Kabupaten Banyumas 99.4 95.32 95.26 3 Kabupaten Purbalingga 93.77 94.24 93.48 4 Kab. Banjarnegara 89.98 89.24 90.22 5 Kabupaten Kebumen 98.32 98.29 98.6 6 Kabupaten Purworejo 97.21 96.91 97.83 7 Kabupaten Wonosobo 94.61 94.06 93.05 8 Kabupaten Magelang 97.41 96.78 96.45 9 Kabupaten Boyolali 95.77 95.08 95.34 10 Kabupaten Klaten 99.77 99.18 98.82 11 Kabupaten Sukoharjo 99.64 100 98.63 12 Kabupaten Wonogiri 98.88 98.69 98.24 13 Kab. Karanganyar 96.33 96.55 96.88 14 Kabupaten Sragen 96.74 96.48 95.87 15 Kabupaten Grobogan 96 95.34 96.32 16 Kabupaten Blora 98.08 98.09 97.29 17 Kabupaten Rembang 97.72 97.05 97.19 18 Kabupaten Pati 95.54 95.29 95.98 19 Kabupaten Kudus 97.5 97.98 96.36 20 Kabupaten Jepara 96.05 95.62 94.64 21 Kabupaten Demak 95.71 95.3 93.78 22 Kabupaten Semarang 97.35 97.2 97.18 23 Kab. Temanggung 96.91 96.68 96.41 24 Kabupaten Kendal 94.44 93.79 93.99 25 Kabupaten Batang 94.54 95.12 93.96 26 Kabupaten Pekalongan 90.38 90.53 90.29 27 Kabupaten Pemalang 92.4 92.32 91.17 28 Kabupaten Tegal 94.29 93.61 93.52 29 Kabupaten Brebes 94.64 94.61 94.49 30 Kota Magelang 95 94.67 95.21 31 Kota Surakarta 98.85 98.59 97.83 32 Kota Salatiga 98.63 98.49 98.78 33 Kota Semarang 97.65 97.54 97.33 34 Kota Pekalongan 95.87 95.23 95.97 35 Kota Tegal 95.58 95.46 94.48

## 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.v5i4.3277
Tabel 5. Dataset persentase APS pada usia 13-15 tahun
No Wilayah Jateng 2019 2018 2017 1 Kabupaten Cilacap 68.23 68.12 69.84 2 Kabupaten Banyumas 62.51 61.49 67.07 3 Kabupaten Purbalingga 59.96 59.45 60.97 4 Kab. Banjarnegara 64.39 64.12 62.8 5 Kabupaten Kebumen 79.63 79.17 85.01 6 Kabupaten Purworejo 83.84 83.76 85.24 7 Kabupaten Wonosobo 59.22 57.04 55.14 8 Kabupaten Magelang 68.36 68.05 70.36 9 Kabupaten Boyolali 73.26 69.73 66.69 10 Kabupaten Klaten 79.92 77.09 81.23 11 Kabupaten Sukoharjo 81.92 82.73 82.48 12 Kabupaten Wonogiri 81.02 81.82 81.61 13 Kab. Karanganyar 83.23 83.83 79.32 14 Kabupaten Sragen 82.03 79.73 78.71 15 Kabupaten Grobogan 59.48 59.76 56.5 16 Kabupaten Blora 73.3 73.22 67.49 17 Kabupaten Rembang 68.18 68.54 68.92 18 Kabupaten Pati 72.53 69.85 63.29 19 Kabupaten Kudus 73.2 73.91 70.47 20 Kabupaten Jepara 68.47 68.26 66.33 21 Kabupaten Demak 76.31 76.27 70.89 22 Kabupaten Semarang 74.69 74.39 73.34 23 Kab. Temanggung 73.54 70.09 61.18 24 Kabupaten Kendal 69.74 70.68 62.81 25 Kabupaten Batang 64.2 64.62 60.9 26 Kabupaten Pekalongan 66.34 66.65 60.76 27 Kabupaten Pemalang 59.14 59.83 62.28 28 Kabupaten Tegal 65.49 65.34 60.68 29 Kabupaten Brebes 50.17 49.56 53.72 30 Kota Magelang 91.39 89.58 90.74 31 Kota Surakarta 75.8 76.92 81.28 32 Kota Salatiga 85.68 84.34 86.86 33 Kota Semarang 72.87 70.72 76.12 34 Kota Pekalongan 64.98 61.32 66.08 35 Kota Tegal 78.43 78.4 70.06
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemodelan  dataset  seperti  Tabel  3-5,  adapun  metode  yang  dipakai  pada penelitian  ini  adalah  metode clustering dengan  menggunakan  metode  k-means.  Metode  ini  bekerja  dengan melakukan  pengelompokan  data  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik  pada  setiap  data.  Proses  pengujian menggunakan bantuan software RapidMiner Studio .

## 3.2 Pengujian Software RapidMiner
Atribut  yang  digunakan  sebagai class adalah  nilai  persentase  APS.  Data  akan  dianalisis  berdasarkan kabupaten/kota  di  provinsi  Jawa  Tengah  sesuai  dengan  data  BPS.  Dataset  nilai  persentase  APS  dibuat  dalam data set baru dengan format .xlsx ( excel ) untuk bisa dianalisis software RapidMiner Studio. seperti pada Gambar 5 sebagai berikut.Setelah itu menentukan operator yang akan digunakan lakukan drag and drop operators seperti dan open  file  data  set dengan operator  Read  Excel .  Berikut  adalah  rancangan  pemanfaatan  algoritma  k-means untuk pengelompokkan Angka Partisipasi Sekolah (APS) di Jawa Tengah seperti pada gambar 5 berikut:

## 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.v5i4.3277
Pada  gambar  5  dijelaskan  output  mapping  berupa  klaster  dibagi  atas  3  kategori  (usia  7-12 tahun,  13-15 tahun,  dan  16-18  tahun)  dimana  setiap operator yang  digunakan  diberikan  nama  yang  berbeda  untuk memudahkan  proses  analisis.  Untuk operator  Read  Excel diberi  nama  yang  berbeda  seperti  usia  7-12  yang artinya dataset excel yang digunakan sesuai dengan tabel 1, usia 13-15 yang artinya dataset excel yang digunakan sesuai  dengan  Tabel  2,  usia  16-18  yang  artinya  dataset excel yang  digunakan  sesuai  dengan  Tabel  3.  Untuk operator  k-means digunakan  pada  semua  kategori. Sementara operator terakhir  yang  digunakan  adalah cluster distance performance. Operator ini menganalisa dan mengevaluasi kinerja model klaster yang terbentuk melalui kinerja  parameter  yang  disebut  dengan  davies_bouldin_index  (DBI).  Parameter  ini  secara  spesifik  berfungsi menghasilkan  klaster  dengan  jarak intra-cluster rendah  (kesamaan intra-cluster tinggi)  dan  jarak antar-cluster tinggi  (kesamaan antar-cluster rendah)  akan  memiliki  DBI  rendah.  Maka  hasil  klaster  yang  menghasilkan kumpulan klaster dengan DBI terkecil dianggap sebagai metode terbaik berdasarkan kriteria ini.
Pada  dasarnya rapidminer  studio dapat  membaca type data  setiap  atribut,  namun  untuk  mengurangi kesalahan  pada  proses run ada  baiknya  penentuan type data  setiap  atribut  disesuaikan  dengan  dataset  yang digunakan.  kemudian  menghubungkan  operator read  excel dengan  operator k-means dan cluster  distance performance (sesuai  Gambar  2).  Kemudian  mengatur  parameter  seperti  menentukan  jumlah  klaster  (k=2)  dan measure type (sesuai Gambar 3). Dalam penelitian ini jumlah klaster pemetaan dibagi menjadi dua yakni klaster tinggi  (C1)  dan  rendah  (C2).  Berikut  hasil  analisa  berdasarkan  kategori  menggunakan software  RapidMiner Studio
a) Analisis Pemetaan berupa klaster pada Angka Partisipasi Sekolah (APS) usia 7-12
Berikut  adalah  hasil  percobaan  yang  dilakukan  dengan  algoritma  K-means  pada  Angka  Partisipasi  Sekolah (APS) usia 7-12 dengan jumlah klaster (k=2) menggunakan software RapidMiner seperti yang ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil cluster nilai APS usia 7-12
Pada Gambar 6 dijelaskan hasil pemetaan terhadap nilai APS usia 7-2 setelah menentukan 2 cluster (k=2) pada data nilai APS usia 7-12 untuk mencari kelompok yang sejenis dan dapat terlihat nilai akhir centroid antar cluster (Gambar  7).  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  pemetaan  klaster  usia  7-12  tahun  adalah  24  provinsi berada  di  klaster  tinggi  ( cluster _0)  dan  11  provinsi  berada  di  klaster  rendah  ( cluster _1). Klaster  tinggi yakni Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten  Banyumas,  Kab.  Banjarnegara,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten  Boyolali, Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Rembang, Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Kudus,  Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang,  Kabupaten Kendal,  Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan,  Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Brebes,  Kota  Magelang, Kota  Semarang,  Kota  Pekalongan,  Kota  Tegal.  Sedangkan klaster  rendah yakni  Kabupaten  Purbalingga, Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Magelang,  Kabupaten  Wonogiri,  Kab.  Karanganyar, Kabupaten Blora, Kab. Temanggung, Kabupaten Tegal, Kota Surakarta, Kota Salatiga.

## 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.v5i4.3277
Pada gambar 7 dijelaskan bahwa penentuan nilai klaster tinggi dan rendah berdasarkan pada nilai centroid dimana nilai centroid akhir dari pemetaan berupa klaster usia 7-12 tahun yakni klaster tinggi ( cluster _0) {99.81, 99.87,  99.75}  dan  klaster  rendah  ( cluster _1)  {  99.73,  99.43,  99.25}.  Berikut  adalah  visualisasi  dari  grafik pemetaan berupa klaster berdasarkan wilayah pada nilai APS usia 7-12 (Gambar 8).
Gambar 8. Pemetaan berupa klaster berdasarkan wilayah pada nilai APS usia 7-12
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  metode k-means dengan  pengukuran validity  cluster dengan menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI) , membuktikan  bahwa k-means dapat  menghasilkan  kualitas cluster yang lebih optimal yang ditunjukan dengan nilai DBI yang lebih kecil yakni 0.358. Artinya nilai DBI yang lebih kecil mendekati 0 menunjukan skema cluster yang optimal. Adapun hasil DBI pada nilai  APS usia 7-12 dapat dilihat pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Nilai DBI pada nilai APS usia 7-12
b) Analisis Pemetaan berupa klaster pada Angka Partisipasi Sekolah (APS) usia 13-15
Berikut  adalah  hasil  percobaan  yang  dilakukan  dengan  algoritma  K-means  pada  Angka  Partisipasi  Sekolah (APS)  usia  13-15  dengan  jumlah  klaster  (k=2)  menggunakan software RapidMiner  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil cluster nilai APS usia 13-15
Pada Gambar  10 dijelaskan hasil pemetaan terhadap nilai  APS usia  13-15 setelah menentukan 2 cluster (k=2)  pada  data  nilai  APS  usia  13-15  untuk  mencari  kelompok  yang  sejenis  dan  dapat  terlihat  nilai  akhir centroid  antar  cluster .  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  pemetaan  klaster  usia  13-15  tahun  adalah  23

## 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.v5i4.3277
Submitted: 01/09/2021 ; Accepted: 20/10/2021 ; Published: 26/10/2021
provinsi berada di klaster tinggi ( cluster _0) dan 12 provinsi berada di klaster rendah ( cluster _1). Klaster tinggi yakni  Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten  Banyumas,  Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten Magelang,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Wonogiri,  Kab. Karanganyar, Kabupaten Sragen, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Blora, Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus, Kabupaten Jepara, Kabupaten Semarang, Kab. Temanggung, Kota Surakarta, Kota Salatiga, Kota Semarang, Kota Pekalongan. Sedangkan klaster rendah yakni Kabupaten Purbalingga, Kab. Banjarnegara, Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Kendal,  Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan, Kabupaten Pemalang, Kabupaten Tegal, Kabupaten Brebes, Kota Magelang, Kota Tegal.  Sementara  penentuan nilai klaster tinggi dan rendah berdasarkan pada nilai centroid dimana nilai centroid akhir dari pemetaan berupa klaster  usia  13-15  tahun  yakni  klaster  tinggi  ( cluster _0)  {97.52,  97.12,  96.93}  dan  klaster  rendah  ( cluster _1) {93.78, 93.58, 93.17}. Berikut adalah visualisasi dari grafik pemetaan berupa klaster berdasarkan wilayah pada nilai APS usia 13-15 (gambar 11).
Gambar 11. Pemetaan berupa klaster berdasarkan wilayah pada nilai APS usia 13-15
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  metode k-means dengan  pengukuran validity  cluster dengan menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI) , membuktikan  bahwa k-means dapat  menghasilkan  kualitas cluster yang lebih optimal yang ditunjukan dengan nilai DBI yang lebih kecil yakni 0.230. Artinya nilai DBI yang lebih kecil mendekati 0 menunjukan skema cluster yang optimal. Adapun hasil DBI pada nilai APS usia 13-15 dapat dilihat pada gambar 12 berikut.
Gambar 12. Nilai DBI pada nilai APS usia 13-15
c) Analisis Pemetaan berupa klaster pada Angka Partisipasi Sekolah (APS) usia 16-18
Berikut  adalah  hasil  percobaan  yang  dilakukan  dengan  algoritma  K-means  pada  Angka  Partisipasi  Sekolah (APS)  usia  16-18  dengan  jumlah  klaster  (k=2)  menggunakan software RapidMiner  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 13.

## 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.v5i4.3277
Pada Gambar 13 dijelaskan hasil pemetaan terhadap nilai  APS usia  16-18 setelah menentukan 2 cluster (k=2)  pada  data  nilai  APS  usia  16-18  untuk  mencari  kelompok  yang  sejenis  dan  dapat  terlihat  nilai  akhir centroid  antar  cluster (Gambar  14).  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  pemetaan  klaster  usia  16-18  tahun adalah  15  provinsi  berada  di  klaster  tinggi  ( cluster _0)  dan  20  provinsi  berada  di  klaster  rendah  ( cluster _1). Klaster  tinggi yakni  Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo, Kabupaten Wonogiri, Kab. Karanganyar, Kabupaten Sragen, Kabupaten Kudus, Kabupaten Demak, Kabupaten Semarang,  Kota  Magelang,  Kota  Surakarta,  Kota  Salatiga,  Kota  Semarang,  Kota  Tegal.  Sedangkan klaster rendah yakni  Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten  Banyumas,  Kabupaten  Purbalingga,  Kab.  Banjarnegara, Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Magelang,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Blora, Kabupaten  Rembang,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Jepara,  Kab.  Temanggung,  Kabupaten  Kendal,  Kabupaten Batang, Kabupaten Pekalongan, Kabupaten Pemalang, Kabupaten Tegal, Kabupaten Brebes, Kota Pekalongan.
Gambar 14. Nilai centroid akhir nilai APS usia 16-18
Pada  gambar  14  dijelaskan  bahwa  penentuan  nilai  klaster  tinggi  dan  rendah  berdasarkan  pada  nilai centroid dimana  nilai centroid akhir  dari  pemetaan  berupa  klaster  usia  16-18  tahun  yakni  klaster  tinggi ( cluster _0) {79.99, 79.51, 79.56} dan klaster rendah ( cluster _1) {65.57, 64.79, 63.19}. Berikut adalah visualisasi dari grafik pemetaan berupa klaster berdasarkan wilayah pada nilai APS usia 16-18 (Gambar 15).
Gambar 15. Pemetaan berupa klaster berdasarkan wilayah pada nilai APS usia 16-18
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  metode k-means dengan  pengukuran validity  cluster dengan menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI) , membuktikan  bahwa k-means dapat  menghasilkan  kualitas cluster yang lebih optimal yang ditunjukan dengan nilai DBI yang lebih kecil yakni 0.203. Artinya nilai DBI yang lebih kecil mendekati 0 menunjukan skema cluster yang optimal. Adapun hasil DBI pada nilai APS usia 16-18 dapat dilihat pada gambar 16 berikut.
Gambar 16. Nilai DBI pada nilai APS usia 16-18.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pemetan berupa klaster terhadap pemanfaatan algoritma K-Means pada Angka Partisipasi Sekolah di Jawa Tengah  dapat  diimplemetasikan.  Hasil  pemetaan  secara  keseluruhan  menunjukkan  persentase  yang  baik  untuk semua kelompok usia yakni diatas 50 persen pada klaster tinggi. Sementara secara detail pada kelompok usia 16- 18 tahun, terdapat 24 provinsi (57%) yang berapa pada klaster rendah. Informasi dari hasil dari penelitian dapat memberi  gambaran  secara  makro  tingkat  perkembangan  Angka  Partisipasi  Sekolah  (APS)  selama  beberapa tahun terakhir.

## 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.v5i4.3277

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih penulis sampaikan kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat, Deputi Bidang Penguatan Riset  dan  Pengembangan, Kementerian Riset  dan Teknologi/  Badan Riset  dan Inovasi  Nasional (Ristek/BRIN) yang  telah  memberikan  dana  hibah  penelitian  dosen  pemula  (PDP)  tahun  2020  pendanaan  2021.  Selanjutnya, terima  kasih  kepada  ketua  dan  staff  LPPM  Politeknik  Dharma  Patria  yang  telah  memfasilitasi  kegiatan  PDP mulai penyusuan proposal hingga laporan penelitian.

## REFERENCES
[1] P.  Karini,  “Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  Terhadap  Angka  Partisipasi  Sekolah  Usia  16-18  Tahun  Di  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung,” Al-Ishlah: Jurnal Pendidikan , vol. 10, no. 1, pp. 103–115, 2018.
[2] A.  Wanto,  “Prediksi  Angka  Partisipasi  Sekolah  dengan  Fungsi  Pelatihan  Gradient  Descent  With  Momentum  & Adaptive LR,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (ALGORITMA) , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2019.
[3] M. F. Akbar, “Evaluasi Kebijakan Program Pemberian Dana Bantuan Operasional Sekolah,” Jurnal Analisis Kebijakan Dan Pelayanan Publik , vol. 2, no. 1, pp. 47–64, 2016.
[4] BPS,  “Angka  Partisipasi  Sekolah  (APS)  (Persen),  2017-2019,” Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah ,  2020. [Online].  Available:  https://jateng.bps.go.id/indicator/28/71/1/angka-partisipasi-sekolah-aps-.html.  [Accessed:  25-Oct- 2020].
[5] Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by  province  as  efforts  to  stabilize  food  crops  in  Indonesia,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , vol. 420, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[6] B.  Supriyadi,  A.  P.  Windarto,  T.  Soemartono,  and  Mungad,  “Classification  of  Natural  Disaster  Prone  Areas  in Indonesia using K-Means,” International Journal of Grid and Distributed Computing , vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018.
[7] A. S. Ahmar, D. Napitupulu, R. Rahim, R. Hidayat, Y. Sonatha, and M. Azmi, “Using K-Means Clustering to Cluster Provinces in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1028, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[8] N.  A.  Febriyati,  A.  D.  GS,  and  A.  Wanto,  “GRDP  Growth  Rate  Clustering  in  Surabaya  City  uses  the  K-  Means Algorithm,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 2, pp. 276–283, 2020.
[9] K.  Rahayu,  L.  Novianti,  and  M.  Kusnandar,  “Implementation  Data  Mining  with  K-Means  Algorithm  for  Clustering Distribution Rabies Case Area in Palembang City,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1500, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[10]  A.  Moubayed,  M.  Injadat,  A.  Shami,  and  H.  Lutfiyya,  “Student  Engagement  Level  in  an  e-Learning  Environment: Clustering Using K-means,” American Journal of Distance Education, vol. 34, no. 2, pp. 137–156, 2020
[11]  P. N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining . London: Pearson Education, 2006.
[12]  S.  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and A.  Wanto,  “Data  Mining Tools  |  RapidMiner :  K-Means  Method on  Clustering  of Rice Crops by Province as Efforts to Stabilize Food Crops In Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[13]  A. M. Hemeida, S. Alkhalaf, A. Mady, E. A. Mahmoud, M. E. Hussein, and A. M. Baha Eldin, “Implementation of nature-inspired optimization algorithms in some data mining tasks,” Ain Shams Engineering Journal , pp. 1–10, 2019.
[14]  D. Aprilla, D. A. Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner . 2013.
[15]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujian . Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[16]  U.  Fayyad,  G.  Piatetsky-Shapiro,  and  P.  Smyth,  “From  Data  Mining  to  Knowledge  Discovery  in  Databases,” AI Magazine , vol. 17, no. 3, pp. 37–54, 1996.
[17]  D.  T.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining:  Second  Edition .  New  Jersey:  John Wiley & Sons, 2005.
[18]  J. Han and M. Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques Second Edition . San Francisco: Elsevier, 2006.
[19]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition . Burlington: Elsevier, 2011.
[20]  R. Primartha, Belajar Machine Learning Teori dan Praktik . Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[21]  E.  G.  Sihombing,  “Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Rumah  Tangga  Menurut  Provinsi  Dan  Status  Kepemilikan Rumah Kontrak  /  Sewa  Menggunakan  K-Means  Clustering  Method,” CESS  (Journal  of  Computer  Engineering  System  and Science) , vol. 2, no. 2, pp. 74–82, 2017