## Metode K-Means Clustering Untuk Pemetaan Gedung Olah Raga Badminton Di Soloraya
Danar Aji Prasetyo ) ; Dwi Remawati 2) ; Didik Nugroho 3)
1)3) Program Studi Informatika STMIK Sinar Nusantara Surakarta
2) Program Studi Teknologi Informasi STMIK Sinar Nusantara Surakarta Email : 1) danarprasetyo2@gmail.com; 2) dwirema@sinus.ac.id 3) didiknugroho@sinus.ac.id

## ABSTRACT
There are many Badminton Sports Buildings in the Soloraya area, including Sukoharjo Regency, Boyolali Regency, Klaten Regency, Wonogiri Regency, Karanganyar Regency, Sragen and Solo. Each Badminton Gymnasium has different conditions, starting from varying rental prices, as well as the various facilities offered by each Badminton Sports Hall. The purpose of this research is to help people in Soloraya find suitable badminton sports halls, an information system is needed that can explain the mapping of badminton sports halls in Soloraya. This study uses the K-Means and GIS methods to solve the problem of grouping badminton sports halls based on their categories. The result of this research is a geographic mapping information system to make it easier for people to find badminton courts that match the criteria of people in Soloraya.
Keywords: K-Means, Geographic Information Systems, Mapping, Badminton Sport Building
I. PENDAHULUAN Olahraga adalah kegiatan yang dapat memberikan kesehatan dan kesenangan kepada manusia. Selain itu olahraga merupakan suatu keharusan dari aspek biologis manusia untuk kesehatan tubuh yang bersifat
menyeluruh, pembentukan keterampilan hidup, keterampilan sosial, keterampilan berfikir, serta pembentukan prestasi [1]. Penggolongan
gedung olah raga didasarkan pada suatu standar tertentu yaitu dengan membandingkan beberapa faktor diantaranya meliputi dari jumlah lapangan yang mana lapangan tersebut juga harus standar yang sudah ditetapkan, selain itu juga harga sewa sebuah gedung olah raga badminton juga berpengaruh dengan tingkat ketertarikan masyarakat dengan gedung olah raga badminton tersebut, dengan harga dan pelayanan yang maksimal dapat menentukan golongan dari gedung olahraga badminton tersebut [2].
SIG (Sistem Informasi Geografi) adalah sistem berbasis komputer yang digunakan untuk memasukkan, menyimpan, mengelola, menganalisa dan mengaktifkan kembali data yang mempunyai referensi keruangan untuk berbagai tujuan yang berkaitan dengan pemetaan dan perancangan[3].
Dengan
menggunakan GIS untuk pemetaan ini diharapkan akan lebih mudah mengelola data spasial, efisien waktu, hemat
biaya dan mudah dipahami bagi pengguna untuk mengetahui pemetaan gedung olah raga badminton di Soloraya. Dengan adanya GIS maka akan digambarkan juga letak lokasi tempat gedung olahraga badminton sesuai dengan yang diharapkan. Dengan membuat suatu sistem informasi geografi antar muka web untuk pemetaan gedung olah raga badminton yang ada di Soloraya. Dari informasi yang didapatkan nantinya diharapkan dapat memudahkan masyarakat di Soloraya untuk menentukan gedung olahraga badminton sesuai.
Sistem informasi geografis yang dirancang untuk dapat menganalisa keadaan gedung olahraga berdasarkan data-data yang mendukung. Data-data tersebut dapat diinputkan oleh pengguna dan outputnya merupakan suatu informasi berupa data suatu gedung olahraga yang digolongkan baik, dimana informasi gedung olah raga ini dapat berubah-ubah sesuai dengan kriteria yang digunakan. Oleh karena itu, sistem informasi geografi ini dapat dijadikan sebagai alat bantu yang mendukung penentuan gedung olahraga di Soloraya.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka diperlukan teknologi Sistem Informasi Geografi (SIG) berupa aplikasi berbasis web yang dapat membantu masyarakat Soloraya mengetahui secara mudah dan tepat untuk gedung olah raga badminton yang ada di Soloraya.
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Metode K-Means K-Means adalah salah satu algoritma clustering yang sangat popular karena kesederhanaan dan kemampuannya dalam menangani data dengan skala besar. Namun demikian algoritma ini sangat sensitif terhadap centroid awal. Perbedaan centroid awal akan memberikan perbedaan hasil clustering dan apabila centroid awal yang diberikan adalah centroid yang tidak baik maka dapat dipastikan hasil clusteringnya juga tidak baik[4]. Data clustering menggunakan metode K- Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma dasar sebagai berikut: a. Tentukan nilai k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.
b. Bangkitkan k centroid (titik pusat klaster) awal secara random/acak, kemudian untuk menghitung centroid cluster k-i berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut:
(1)
i : 1,2,3,...n v:centroid pada cluster x i : objek ke-i n : banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster c. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan rumus :
    n i i i y x y x d 1 2 ) ( ) , ( (2)
Keterangan : d : Jarak objek antara objek x dan y n : Jumlah Atribut x i : Objek Data y i : Data Cluster d. Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroid nya (C).
e. Kembali ke langkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama.
2.2 Penelitian Terdahulu Penelitian mengenai Pembinaan atlet Bulutangkis di Kabupaten Berau masih menggunakan gedung Sekretariat Dewan Perwakilan Rakyat Daerah, sehingga pelatih harus memungut bayaran dari para atlet untuk membayar sewa gedung setiap bulannya. Cara seperti ini sangat tidak efisien untuk
membina atlet, selain memberatkan dan merugikan para atlet dengan membayar setiap bulan, cara tersebut juga tidak adil, karena para atlet dilatih untuk bertanding dan membawa nama harum Kabupaten Berau. Tetapi sampai saat ini fasilitas khusus pembinaan atlet bulutangkis belum disediakan oleh Pemerintah Kabupaten Berau. Oleh sebab itu untuk mempercepat regenerasi atlet dan mengembalikan prestasi pebulutangkis Indonesia di mata dunia yang dahulu pernah mengalami kejayaan, serta meningkatkan kemampuan dan prestasi atlet di Kalimantan Timur, khususnya di Kabupaten Berau diperlukan suatu fasilitas pusat pelatihan bulutangkis untuk remaja usia 12 s/d 17 tahun, yang dilengkapi dengan lapangan bulutangkis, ruang kelas teori, perpustakaan, serta wisma atlet dan wisma pelatih. Selain itu dilengkapi fasilitas penunjang lainnya seperti mini market, ruang makan, serta fasilitas laundri bagi para atlet.[1].
Penelitian mengenai Penerapan metode k-means pemetaan siswa berprestasi. Latar belakang dari penelitian ini adalah seiring dengan terus bertambahnya jumlah data siswa setiap tahun, maka jumlah data yang siswa yang terus meningkat sehingga penumpukan data yang belum diolah dengan optimal untuk menggali imformasi dan pengetahuan baru melalui pola-pola yang terbentuk dari penumpukan data tersebut. Jumlah data yang terus meningkat ini merupakan bebrapa teknik ataupun metode untuk mengolah nya menjadi sebuah informasi dan pengetahuan yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan pendidik dalam proses pengambilan kebijakan dan keputusan juga sebagai peringatan dini (early warning) bagi siswa tertentu yang berdasarkan hasil pengelompokan prestasi rendah yang berpotensi terhadap ketidak lulusan siswa. Beberapa penelitian yang telah dilakukan melakukan pemodelan mengenai pemodelan aturan dalam memprediksi akademik siswa, mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan dalam kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau tidak, konsep pengclasteran dengan pola data yang sudah diatur, tehnik cluster membuat pengelompokan data iklim tropis di samudra hindia bagian utara.[5].
Penelitian ini mengenai Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov. Dki Jakarta Dengan K-Means. Latar belakang dari penelitian ini adalah mengetahui objek
wisata unggulan di Prov. DKI Jakarta yang memiliki potensi yang paling rendah dalam kunjungan wisatawan ke indonesia khususnya Prov. DKI Jakarta. Pengelompokkan tersebut dapat menggunakan metode pengelompokkan dengan algoritma K-Means. Dalam hal ini, penerapan datamining mampu menjadi solusi dengan menganalisa data. Perlu diketahui bahwa datamining merupakan suatu alat yang memungkinkan para pengguna untuk mengakses secara cepat data dengan jumlah yang besar. [6].
Penelitian mengenai SIM Kemiskinan Sebagai Dasar Informasi Geografis Untuk Pemetaan Prioritas Pengentasan Kemiskinan di Kabupaten Banjarnegara. Latar belakang dari penelitian ini adalah dalam rangka percepatan penanggulang
kemiskinan diperlukan upaya penajaman yang meliputi penetapan
sasaran, perancangan dan keterpaduan program, monitoring dan evaluasi, serta efektifitas anggaran, perlu dilakukan penguatan kelembagaan secara nasional guna menanggulangi kemiskinan (PP-RI No. 15, 2010). Tujuan dari penelitian ini adalah Informasi yang bernilai adalah informasi yang dapat disajikan secara akurat dan real-time,
tepat waktu, transparan dan dapat dipertanggungjawabkan.[7]. Penelitian mengenai Aplikasi Pemetaan
Kualitas Pendidikan Indonesia Menggunakan Metode K-Means. Latar belakang dari penelitian ini adalah kualitas Pendidikan Indonesia tertinggal dibandingkan dengan negara lain di dunia. Seperti yang dilansir oleh Deutsche Welle, Indonesia berada di peringkat ke lima dari sepuluh negara dalam daftar pemeringkatan kualitas pendidikan di wilayah ASEAN. Kualitas pendidikan di Indonesia tidak lebih baik dari negara Singapura, Brunei Darussalam, Malaysia, dan Thailand. Pada peringkat dunia Indonesia berada di urutan 108, berada di bawah Palestina, Samoa, dan Mongolia. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Aplikasi Pemetaan Kualitas Pendidikan di Indonesia Menggunakan Metode K-Means. [8].

## III. METODE PENELITIAN
3.1 Pengumpulan Data Pada penelitian ini penulis menggunakan beberapa cara dalam pengumpulan data: a. Observasi
Peneliti melakukan observasi di daerah Soloraya. Pengambilan data dengan melakukan survei langsung ke gedung olah raga.
b. Wawancara Pengumpulan data yang dilakukan dengan tanya jawab secara langsung dengan narasumber yang ahli untuk mendapatkan data dan keterangan penunjang, pendukung dan sekaligus pelengkap bagi penelitian c. Studi Pustaka Studi pustaka merupakan metode pencarian dan pengumpulan data dengan cara mencari referensi literatur atau bahan teori dari berbagai sumber wacana yang berkaitan dengan penyusunan penelitian di perpustakaan dan online.
3.2 Desain Sistem
Desain sistem menggambarkan alur data dari kesatuan luar yang terdiri dari :
1. Unified Modelling Language(UML) Perancangan aplikasi sistem informasi geografi pemetaan Gedung Olahraga Badminton menggunakan metode K-Means, hari ini menggunakan UML ( Unified Modeling Language ) untuk mendesain program yang mendukung program berorientasi obyek. 2. Kontruksi
Pengembangan sistem dilakukan dengan coding program menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL 3.3 Pengujian atau Testing 1. Uji Fungsional Sistem Uji fungsional dilakukan dengan metode
blackbox testing yaitu untuk mencari kesalahan dan kekurangan dari sistem yang telah dibuat untukdilakukan perbaikan dan penyempurnaan sistem. Menguji fungsi-fungsi supaya setiap fungsi berjalan dengan baik sesuai dengan kegunaan.
2. Uji validasi Uji validitas dilakukan dengan cara membandingkan hasil dari perhitungan manual dan hasil dari pakar dengan hasil perhitungan dari aplikasi sistem informasi geografis Gedung Olahraga Badminton menggunakan metode K-Means yang telah dibangun untuk dihitung akurasinya.
3.4 Implementasi
Implementasi sistem ini dapat digunakan diperangkat desktop maupun perangkat mobile.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Desain Sistem Implementasi Tahap desain sistem ini dilakukan sebelum melakukan pengkodean. Bertujuan untuk memberikan gambaran apa yang seharusnya dikerjakan dan bagaimana tampilannya. Berdasarkan data yang diperoleh akan dimasukkandan diolah kedalam sistem
untuk dilakukan proses perhitungan menggunakan algoritma K-means agar dapat dihasilkan output cluster sehingga dapat diinputkan berdasarkan suatu kelompok. Diagram Flowchart seperti pada Gambar 1. 1. Flowchart K-meansClustering

## Gambar 1. Diagram Flowchart
2. Perancangan UML Perancangan UML memiliki beberapa tahap perancangan antara lain, Usecase Diagram seperti pada Gambar 2. menjelaskan bahwa admin akan melakukan pengolahan variable cluster, mengolah lokasi cluster, menentukan nilai centroid, menghitung cluster dengan K-Means .
Gambar 2. Usecase Diagram
Selanjutnya Class Diagram menggambarkan struktur dan deskripsi class dan hubungan antar class atau data yang ada pada sistem. Berikut ini class diagram aplikasi pemetaan data GOR Badminton di Soloraya menggunakan metode K-Means Clustering seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Class Diagram
4.2 Proses Perhitungan K-Means Berikut gambaran perhitungan clustering dengan algoritma k-means menggunakan data Gedung Olahraga Badminton di Soloraya. Gambaran perhitungan studi kasus dilakukan secara manual menggunakan microsoft excel. a. Pengumpulan data Gedung Olahraga Data Gedung Olahraga yang diambil berjumlah 30 Gedung Olahraga yang ada di Soloraya dengan Variabel : harga sewa, jumlah lapangan dan jumlah pekerja. Data tersebut seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Gedung Olahraga Badminton di Soloraya
N o N am a A la m at
H ar ga Se w a
Ju m la h
La pa ng an Pe ke rja 1 Argopuri Surakarta 220 3 1 2 Candi Sukoharjo 120 3 2 3 Manahan Surakarta 90 1 1 4 Mangkuyudan Surakarta 170 1 2 5 Kerten Surakarta 130 3 2 6 Atmosaputran Surakarta 220 3 1 7 Margahayu Surakarta 150 3 2 8 Tanjunganom Sukoharjo 80 3 1 9 Gentan Sukoharjo 200 4 2 10 Pedaringan Surakarta 120 1 2 11 Iboekoe Sukoharjo 160 2 1 12 Puri Kencono Surakarta 150 3 2 13 Lardi Sport Karanganyar 70 2 2 14 Jaya Kusuma Surakarta 90 1 1 15 Kampung Baru Surakarta 110 1 1 16 Ria Boyolali 100 1 1 17 Kartini Karanganyar 125 1 1 18 Trangsan Sukoharjo 75 2 2 19 Jago Baya Boyolali 70 1 2 20 Bello Surakarta 200 2 2 21 Griya Ngringo Indah Karanganyar 90 3 3 22 Wanamasa Surakarta 70 1 1 23 Joko Badminton Surakarta, 150 1 2
N o N am a A la m at
H ar ga Se w a Ju m la h
La pa ng an Pe ke rja
24 Bolon Karanganyar 70 2 2 25 Tanujayan Karanganyar 200 3 3 26 Banaran Sukoharjo 60 3 3 27 AUB Surakarta 70 3 3 28 Gawanan Karanganyar 80 1 1 29 Paulan Karanganyar 100 2 3 30 HTC Sukoharjo 250 6 3
Proses clustering menggunakan metode K-Means akan dilakukan terhadap Gedung Olah Raga Badminton di Soloraya yang berjumlah 30 gedung. Dalam penelitian ini jumlah cluster akan dibentuk menjadi 3 cluster yaitu cluster Baik, Cukup, Kurang yang mana cluster Baik dilambangkan dengan C1, Cukup dilambangkan dengan C2, dan Kurang dilambangkan dengan C3.Penentuan pusat awal cluster secara acak.
Diambil data ke 1 sebagai pusat cluster 1 C1 1 3 1 (Baik) Diambil data ke 17 sebagai pusat cluster 2 C2 0,40625 1 1 (Cukup) Diambil data ke 26 sebagai pusat cluster 3 C3 0 3 3 (Kurang) Untuk mengukur jarak antara tiap cluster dengan pusat cluster digunakan Ecludian
Distance , kemudian akan didapatkan matriks jarak ecludian distance yaitu C1 (sangat baik), C2 (baik), dan C3 (cukup baik). Rumus Euclidian Distance pada rumus (1). Jarak ecludian distance antara data GOR Badminton dengan pusat cluster pertama :
C11 = = 0 C21= = 2.08627 C31= = 2.23607
Hasil proses iterasi 1 seperti pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Proses iterasi 1 No C1 C2 C3 Jarak Terpendek Hasil 1 0 2,086274 2,236068 0 C1 2 1,179248 2,236286 1,068 1,068000468 C3 3 2,15874 0,21875 2,834635 0,21875 C2 4 2,257799 1,038798 2,339371 1,038798134 C2 5 1,147347 2,236286 1,091516 1,091515575 C3 6 0 2,086274 2,236068 0 C1 7 1,091516 2,24152 1,147347 1,091515575 C1 8 0,875 2,019679 2,003902 0,875 C1
No C1 C2 C3 Jarak Terpendek Hasil 9 1,419727 3,196831 1,663017 1,419727086 C1 10 2,321772 1,000488 2,267295 1,000488162 C2 11 1,068 1,023646 2,321772 1,02364621 C2 12 1,091516 2,24152 1,147347 1,091515575 C1 13 1,696734 1,455391 1,415594 1,415593957 C3 14 2,15874 0,21875 2,834635 0,21875 C2 15 2,114866 0,09375 2,845638 0,09375 C2 16 2,136001 0,15625 2,839454 0,15625 C2 17 2,086274 0 2,857453 0 C2 18 1,679669 1,448329 1,417318 1,417317559 C3 19 2,424646 1,057433 2,236941 1,05743277 C2 20 1,419727 1,489875 1,663017 1,419727086 C1 21 1,288471 2,246742 1,017426 1,017426287 C3 22 2,208825 0,34375 2,829118 0,34375 C2 23 2,339371 1,004385 2,257799 1,004384917 C2 24 1,696734 1,455391 1,415594 1,415593957 C3 25 0,125 2,054197 2,183031 0,125 C1 26 2,236068 2,857453 0 0 C3 27 2,208825 2,849239 0,0625 0,0625 C3 28 2,183031 0,28125 2,831188 0,28125 C2 29 2,358495 2,24152 1,030776 1,030776406 C3 30 3,610423 5,441539 3,226477 3,226477375 C3
Selanjutnya dilakukan iterasi sampai 5 kali. Pada perhitungan ini Iterasi Berhenti pada iterasi ke-5 karena kelompok data iterasi ke 5 = kelompok data iterasi ke 4 dan hasil Clustering , telah mencapai stabil dan konvergen. Dan diperoleh hasil seperti pada
Tabel 3 berikut. Tabel 3. Proses Clustering iterasi 5 No C1 C2 C3 Jarak Terpendek Hasil 1 0,883902 2,067717 1,785943 0,883901738 C1 2 0,533032 2,030704 0,850994 0,533032074 C1 3 2,5165 0,361379 1,921993 0,361379149 C2 4 2,379563 0,775854 1,439973 0,775853759 C2 5 0,503218 2,033988 0,865945 0,503217951 C1 6 0,883902 2,067717 1,785943 0,883901738 C1 7 0,463547 2,046274 0,908095 0,463547229 C1 8 0,969728 1,953245 1,598993 0,969728412 C1 9 0,72694 3,046738 1,891261 0,726939732 C1 10 2,395552 0,676086 1,3664 0,676086004 C2 11 1,545716 1,028277 1,517338 1,028276569 C2 12 0,463547 2,046274 0,908095 0,463547229 C1 13 1,510979 1,157964 0,533347 0,533346703 C3 14 2,5165 0,361379 1,921993 0,361379149 C2 15 2,496382 0,343839 1,925184 0,343838767 C2 16 2,505682 0,347136 1,922574 0,347136491 C2 17 2,485315 0,359799 1,932886 0,359799342 C2 18 1,499034 1,151975 0,526104 0,526104281 C3 19 2,451598 0,712424 1,36231 0,712424041 C2 20 1,408186 1,271199 0,848367 0,848366998 C3 21 0,650909 2,032387 0,833101 0,65090925 C1 22 2,542612 0,41739 1,926922 0,417390322 C2 23 2,403617 0,671981 1,35985 0,671980975 C2 24 1,510979 1,157964 0,533347 0,533346703 C3 25 0,842769 2,02878 1,733621 0,842768981 C1 26 1,476147 2,557553 0,936532 0,936532239 C3 27 1,449565 2,55099 0,925142 0,92514176 C3 28 2,528818 0,385355 1,923444 0,385355077 C2 29 1,908423 1,902762 0,640761 0,640761092 C3 30 2,975819 5,266875 3,885337 2,975819389 C1
4.3 Implementasi Web(Server) Berikut adalah langkah-langkah proses dan hasil dari implementasi sistem. Adapun
rancangan sistem clustering Gedung Olahraga Badminton di Soloraya menggunakan algoritma k-means clustering adalah sebagai berikut:
1. Halaman Login
Halaman login ini merupakan laman pertama yang diakses oleh admin. Login tersebut seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4.Halaman login
2. Halaman Dashboard Halaman dashboard adalah halaman kedua yang diakses oleh admin ketika admin sukses login di halaman login. Menampilkan beranda dari halaman login admin. Dashboard tersebut seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5.Halaman dashboard
3. Halaman Tambah Data Pada menu ini berisi inputan data. Pada halaman ini dibagi menjadi dua sub menu yaitu tambah data variabel dan data lokasi. Tambah data seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6.Halaman data lokasi
Berikutnya data lokasi berisi koordinat titik lokasi dari GOR Badminton. Berikut ini adalah gambar lokasi GOR Badminton yang terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Maps Gor Badminton
4. Halaman Data GOR Badminton Pada menu ini berisi data dari GOR Badminton. Pada halaman ini menampilkan data variabel dari GOR Badminton, seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8. Variabel data GOR Badminton
5. Halaman Hasil Iterasi K-Means Pada tampilan halaman ini admin bisa melihat hasil proses perhitungan dengan algoritma k-means, setelah admin klik tombol proses k-means di halaman perhitungan. Perhitungan K-Means tersebut seperti pada

## Gambar 9.
Gambar 9.Hasil Iterasi K-Means
4.4 Pengujian atau Testing
a. Uji Fungsionalitas Sistem Uji fungsional dilakukan dengan metode
blackbox testing yaitu untuk mencari kesalahan dan kekurangan dari sistem yang telah dibuat untuk kemudian dilakukan perbaikan dan penyempurnaan sistem. Menguji fungsi-fungsi supaya setiap fungsi berjalan dengan baik sesuai dengan kegunaannya. Ditampilkan pada Tabel 4. Tabel 4. Hasil Uji Fungsionalitas Kasus dan Hasil Uji (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik Menu Home Menampilkan Halaman Utama Tampil Halaman Utama Sesuai Klik Menu GOR Negeri Menampilkan Halaman Data GOR Tampil Halaman Data GOR Sesuai Klik Menu Lokasi GOR Menampilkan Halaman Lokasi GOR Tampil Halaman Lokasi GOR Sesuai Klik Menu Login Masuk ke Halaman Login Tampil Halaman Login Sesuai
b. Uji Validasi Uji validitas dengan Shilhoute Coeficient menghasilkan nilai SC pada setiap cluster, terdapat 18 data Strong Structure artinya data GOR yang masuk ke dalam cluster Baik terstruktur kuat, 8 data Medium Structure artinya data GOR yang digunakan terstruktur Cukup, 4 data Weak Structure artinya data GOR yang digunakan terstruktur kurang.
V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
1. Hasil dari web ini adalah penentuan
Gedung Olahraga Badminton di Soloraya yang sesuai dengan data yang ada. 2. Fasilitasnya yaitu ada dashboard, halaman tambah data data lokasi, pusat cluster awal, perhitungan, hasil iterasi dan
hasil clustering berupa peta pemetaan Gedung olah raga Badminton yang kurang, cukup, dan baik.
3. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan baik. Tidak ditemukan kesalahan dalam kategori berupa fungsi – fungsi yang tidak benar atau hilang, kesalahan interface , kesalahan dalam struktur data atau akses basis data eksternal , kesalahan inisialisasi dan kesalahan terminasi , validitas fungsional , kesensitifan sistem terhadap nilai input tertentu serta batasan dari data.
5.2 Saran 1. Data di dalam Sistem informasi ini perlu untuk di integrasikan dengan data yang ada di Sistem aplikasi yang ada, agar ketika ada update data, dengan otomatis data di Sistem informasi ini juga berubah.
2. Sebaiknya Sistem informasi ini tidak hanya dikembangkan untuk desktop saja namun juga bisa dikembangkan untuk aplikasi mobile.
3. Pengembangan di perhitungan perlu di uji dengan metode lain dari sistem pakar lain agar bisa dibandingkan tingkat akurasinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. K. Berau, W. Saputra, A. Efendi, and M. Risnawaty, “Perencanaan Badminton Training Center,” pp. 1043–1055, 1945. [2] R. Kurniawan, “Gedung Pelatihan
Badminton Di Kota Singkawang,” JMARS J. Mosaik Arsit. , vol. 6, no. 1, pp. 358–373, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jmarsit ek/article/view/27279.
[3] T. Margareth, “Sistem Informsi Geografis Pengertian Dan Aplikasinya,” Sist. Inf. Geogr. Pengertian Dan Apl. , 2020.
[4] A. Maududie and W. C. Wibowo,
“Perbaikan Inisialisasi K-means Menggunakan Graf Hutan Yang Minimum,” Pros. Semin. Ilm. Nas. Komput. dan Sist. Intelijen (KOMMIT 2014) , vol. 8, no. Kommit, pp. 8–15, 2014, doi: 2.1.2197.1520.
[5] M. N. V. Waworuntu and M. Faisal Amin, “Penerapan Metode K-Means Untuk Pemetaan Calon Penerima Jamkesda,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 190, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i2.157.
[6] L. Maulida, “Penerapan Datamining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov. Dki Jakarta Dengan K-Means,” JISKA (Jurnal
Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[7] dan A. P. U. A. A. Supriyanto, E. Winarno, “SIM Kemiskinan Sebagai Dasar Informasi Geografis Untuk Pemetaan Prioritas Pengentasan Kemiskinan di Kabupaten Banjarnegara,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 5, no. 3, pp. 45–51, 2011, doi: 10.22146/ijccs.5212.
[8] Y. E. Dedi Ruslan, Muhsi, “Sistem Informasi Geografis (SIG) Dalam Menentukan Lahan Singkong Yang Baik Menggunakan Metode K-means 1,” pp.
605–612, 2015.